Un término que comenzará a escuchar mucho más en los próximos años es Quantum IT
Actualmente tenemos computadoras Quantum disponibles comercialmente para la venta hoy, aunque son caras. Aquí hay un modelo fabricado por una compañía llamada D Wave Systems – www.dwavesys.com
- Cómo entender mejor la solución a un problema
- ¿Hay algún esquema de cifrado electrónico implementado actualmente que no resulte vulnerable a la computación cuántica (una vez que se haya desarrollado)?
- ¿Por qué los qubits pueden ser más útiles que los bits?
- ¿Cuál es el mejor campo próximo en física? ¿Es la física cuántica un buen alcance?
- ¿Es el cerebro más como una computadora tradicional, o más como una computadora cuántica?
Esta bestia es la primera computadora Quantum oficialmente reconocida del mundo y está disponible comercialmente.
Y a medida que pase el tiempo, estas máquinas se volverán más pequeñas, a medida que los fabricantes aprendan a mantener los conjuntos de chips lo suficientemente frescos para la miniaturización.
¿Recuerdas estos?
Así comenzó su computadora portátil en los años setenta. Con el tiempo, a medida que la tecnología avanzó, los procesadores se volvieron más potentes y pequeños, la llegada de la electrónica digital ayudó a crear computadoras cada vez más pequeñas.
Entonces, ¿qué hay de diferente en las computadoras Quantum? ?
En los dispositivos convencionales, la información se almacena y manipula en forma binaria: los componentes elementales de estos dispositivos, los llamados bits, tienen dos estados, cada uno de los cuales codifica el 0 o 1. binario. Para ir más allá del sistema binario, uno puede explotar Las leyes de la mecánica cuántica. Un objeto mecánico cuántico con dos niveles de energía a su disposición puede ocupar cualquiera de esos dos niveles, pero también una combinación arbitraria (“superposición”) de los dos, al igual que un electrón en un experimento de dos rendijas puede atravesar ambas rendijas en una vez.
Esto da como resultado infinitos estados cuánticos que puede tomar un solo bit cuántico, o “qubit”; junto con otra extraña propiedad de la mecánica cuántica, el enredo, permite una plataforma de información mucho más poderosa que la que es posible con los componentes convencionales.
Entonces, ¿cómo es esto útil?
Es posible que haya escuchado un término que se habla mucho en estos días llamado Big Data.
Big data es un término para conjuntos de datos que son tan grandes o complejos que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos son inadecuados para manejarlos. Los desafíos incluyen análisis, captura, conservación de datos, búsqueda, uso compartido, almacenamiento, transferencia, visualización, consulta, actualización y privacidad de la información.
El término “big data” a menudo se refiere simplemente al uso de análisis predictivo, análisis de comportamiento del usuario o ciertos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los datos, y rara vez a un tamaño particular de conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos ahora disponibles son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”.
¿Cómo es útil Big Data?
1. Comprender y apuntar a los clientes
Esta es una de las áreas más grandes y más publicitadas del uso de big data en la actualidad. Aquí, big data se utiliza para comprender mejor a los clientes y sus comportamientos y preferencias. Las empresas desean expandir sus conjuntos de datos tradicionales con datos de redes sociales, registros del navegador, así como análisis de texto y datos de sensores para obtener una imagen más completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos.
2. Comprender y optimizar los procesos comerciales
Big data también se usa cada vez más para optimizar los procesos comerciales. Los minoristas pueden optimizar sus existencias en función de las predicciones generadas a partir de datos de redes sociales, tendencias de búsqueda en la web y pronósticos meteorológicos.
3. Cuantificación personal y optimización del rendimiento
Big data no es solo para empresas y gobiernos sino también para todos nosotros individualmente. Ahora podemos beneficiarnos de los datos generados por dispositivos portátiles como relojes inteligentes o pulseras inteligentes. Tome la banda Up de Jawbone como ejemplo: el brazalete recopila datos sobre nuestro consumo de calorías, niveles de actividad y nuestros patrones de sueño. Si bien brinda a los individuos información valiosa, el valor real está en analizar los datos colectivos.
4. Mejora de la asistencia sanitaria y la salud pública
El poder informático del análisis de big data nos permite decodificar cadenas de ADN enteras en minutos y nos permitirá encontrar nuevas curas y comprender y predecir mejor los patrones de enfermedad. Solo piense en lo que sucede cuando todos los datos individuales de relojes inteligentes y dispositivos portátiles se pueden usar para aplicarlos a millones de personas y sus diversas enfermedades. Los ensayos clínicos del futuro no estarán limitados por tamaños de muestra pequeños, sino que podrían incluir a todos.
5. Mejora del rendimiento deportivo
La mayoría de los deportes de élite ahora han adoptado el análisis de big data. Tenemos la herramienta IBM SlamTracker para torneos de tenis; Utilizamos análisis de video que rastrean el rendimiento de cada jugador en un juego de fútbol o béisbol, y la tecnología de sensores en equipos deportivos como balones de baloncesto o palos de golf nos permite obtener comentarios (a través de teléfonos inteligentes y servidores en la nube) sobre nuestro juego y cómo mejoralo. Muchos equipos deportivos de élite también rastrean a los atletas fuera del entorno deportivo, utilizando tecnología inteligente para rastrear la nutrición y el sueño, así como las conversaciones en las redes sociales para controlar el bienestar emocional.
6. Mejorando la ciencia y la investigación
La ciencia y la investigación se están transformando actualmente por las nuevas posibilidades que brinda el big data. Tomemos, por ejemplo, el CERN, el laboratorio de física nuclear con su Gran Colisionador de Hadrones, el acelerador de partículas más grande y poderoso del mundo. Los experimentos para desbloquear los secretos de nuestro universo, cómo comenzó y funciona, generan enormes cantidades de datos.
7. Optimizar el rendimiento de la máquina y el dispositivo
El análisis de Big Data ayuda a las máquinas y dispositivos a ser más inteligentes y más autónomos. Por ejemplo, las herramientas de big data se utilizan para operar el automóvil autónomo de Google. El Toyota Prius está equipado con cámaras, GPS, así como potentes computadoras y sensores para conducir de manera segura en la carretera sin la intervención de seres humanos. Incluso podemos usar herramientas de big data para optimizar el rendimiento de las computadoras y los almacenes de datos.
8. Mejora de la seguridad y la aplicación de la ley.
Big data se aplica en gran medida para mejorar la seguridad y permitir la aplicación de la ley. Estoy seguro de que está al tanto de las revelaciones de que la Agencia de Seguridad Nacional (NSA) en los EE. UU. Utiliza análisis de big data para frustrar los complots terroristas (y tal vez espiarnos). Otros usan técnicas de big data para detectar y prevenir ataques cibernéticos. Las fuerzas policiales usan herramientas de big data para atrapar delincuentes e incluso predicen la actividad delictiva, y las compañías de tarjetas de crédito usan big data para detectar transacciones fraudulentas.
9. Mejora y optimización de ciudades y países
Big data se utiliza para mejorar muchos aspectos de nuestras ciudades y países. Por ejemplo, permite a las ciudades optimizar los flujos de tráfico basados en información de tráfico en tiempo real, así como en las redes sociales y los datos meteorológicos. En la actualidad, varias ciudades están realizando pruebas piloto de análisis de big data con el objetivo de convertirse en Smart Cities, donde se unen la infraestructura de transporte y los procesos de servicios públicos. Donde un autobús esperaría un tren retrasado y donde las señales de tráfico predicen los volúmenes de tráfico y operan para minimizar los atascos.
10. Comercio financiero
Mi categoría final de aplicación de big data proviene del comercio financiero. El comercio de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés) es un área en la que los grandes datos hoy tienen mucho uso. Aquí, los algoritmos de big data se utilizan para tomar decisiones comerciales. Hoy, la mayoría del comercio de acciones se realiza a través de algoritmos de datos que toman cada vez más en cuenta las señales de las redes sociales y los sitios web de noticias para tomar, comprar y vender decisiones en una fracción de segundo.
Estos son tiempos emocionantes en los que vivimos.
