EL FUTURO DE LA ARQUITECTURA DE COMPUTADORES C OMPUTADORES
No se puede conocer el futuro, porque cuando se conoce, deja de ser “el futuro”, pero sí está al alcance contemplar tendencias para tendencias para guiarse en cuanto a aquello que será lo predominante dentro de un tiempo. Con base a ello, llevar a cabo un análisis crítico que arroje una perspectiva perspectiva acerca de la arquitectura de computadores en los próximos años. En el presente documento se da a conocer un análisis crítico de diversas tendencias y se argumenta por qué la computación cuántica tiene la mayor probabilidad de predominar en corto tiempo. Desde antes del ábaco hasta el día de hoy se ha visto el interés de el hombre por crear mecanismos y herramientas que le faciliten el acceso a la información, y no sólo esto, sino también la forma más óptima de procesarla, para obtener datos que de otra manera sería muy difícil conocer con el fin de tomar decisiones, no importando el medio en que éste se encuentre, ya sea a nivel de usuario como persona natural o una empresa u organización, hasta incluso oficinas de países. Por ejemplo: “el hecho de poder rastrear millones de publicaciones en redes sociales con el fin de identificar un potencial terrorista” (Weinberger (Weinberger,, 2013) resulta de interés para el departamento de defensa de los estados unidos debido a que a lo largo de los años han sufrido no sólo amenazas sino atentados de este índole. De la habilidad y velocidad de procesamiento para la realización de operaciones complejas surge la necesidad de crear arquitecturas de computadores más avanzadas avanzadas y diferentes a las actuales (propiamente de los materiales con que se construye el hardware), que poseen ciertas limitaciones, de las cuales una de ellas es el tamaño de los dispositivos como lo son los transistores (con los que se construyen los procesadores), puesto que se ha demostrado que ya no se pueden hacer más pequeños de lo que son en la actualidad debido a que una disminución del tamaño de estos causaría errores de procesamiento y/o pérdidas de datos. Lo antes mencionado se conoce como efecto túnel, que consiste en escape de electrones del canal por donde deben moverse y esto ocurre cuando se llega a la escala de nanómetros. Esto se puede llamar “el límite de la computación digital” tomando como base el tope de la escala de integración.
Cuando hablamos de escala de integración, rendimiento y velocidad surge un debate: ¿Necesitamos hacer más pequeños los componentes electrónicos o crear unos que con el tamaño que tienen ofrezcan mayor rendimiento? La computadora del futuro debe hacer una demostración práctica de la respuesta a este interrogante. La importancia del tamaño de dichos componentes radica en dos cosas: primero que todo, aumento de la velocidad, “entre más cerca este tu casa de tu trabajo más rápido llegarás a él utilizando determinado medio de transporte”, otro principio en
el que se basa la
integración es “si son más pequeños habrá mayor espacio para agregar otros”. Partiendo de los dos objetivos antes mencionados se puede redefinir la solución, puesto que no es la única. Si se logra utilizar un material que permita transmitir información a mayor velocidad y si crea un componente lo suficientemente “inteligente” que cumpla simultáneamente la función que al presente desarrollan muchas unidades ya el interés fundamental no sería “la frenética carrera por disminuir los componentes electrónicos de tamaño”. De aquí se podría proponer un nuevo principio: “la idea central no es el tamaño del dispositivo, sino el rendimiento y la velocidad con la que trabaje, es decir, qué tanto puede hacer y qué tan rápido”. Los investigadores le han apostado a diversas formas de construir la computadora del futuro. Una de ellas es “la computación óptica” que consiste en el uso de luz en lugar de electricidad. Entre las ventajas que propone está: la mayor velocidad de transmisión, debido a que la luz es el medio más rápido que existe. Además, con el uso de luz eliminamos el problema del cortocircuito, ya que los fotones (que serían el reemplazo de los electrones) tienen la característica de poder cruzarse. Ahora bien “cada placa madre de las computadoras ópticas estará formada por miles de láseres microscópicos o fuentes luminosas. Cada uno de los cuales envía y recibe mensajes a medida que se enciende y apaga millones de veces” (Genti, 1998, p.1). Si puede resultar interesante la computación óptica “como el futuro” se ha de aclarar que existen ciertos retos y limitaciones que esta perspectiva tiene, como consecuencia de ello las “computadoras ópticas funcionales han sido construidas en el laboratorio, pero ninguna ha progresado más allá de la etapa del prototipo”
(1)
teniendo un
progreso bastante lento con relación a otros desarrollos, que ya han superado dicha etapa y se han vuelto comerciales. 1)
http://es.wikipedia.org/wiki/Computadora_%C3%B3ptica
Una de las desventajas de la computación óptica es la necesidad de mayor consumo de energía en distancias cortas, puesto que, el ruido de disparo de un canal de comunicación óptico es más alto que el de un canal eléctrico, por tanto, se necesita mayor energía para realizar la transmisión de datos. Un reto significativo para la computación óptica es mantener el tamaño convencional de los equipos que actualmente hay en el mercado, teniendo en cuenta que la fuerza de interacción es mucho más débil para la luz que para señales electrónicas. La luz solo puede interactuar con “luz” y se necesita más que eso para computar una respuesta. En realidad, el cómputo consiste en la interacción de varias señales. El hecho de que se hayan logrado fabricar componentes ópticos no significa que todo el computador lo será. Un elemento puramente óptico es el procesador que transmite a 40Gb/s desarrollado por Intel que es “un componente clave para el futuro de los microprocesadores” (González, 2007). Ahora bien, el problema no es sólo crear un procesador completamente óptico, sino crear un hardware compatible con él y un sistema operativo con quien comunicarse. En teoría existen alternativas para llevar a cabo la computación óptica a nano-escala, tal es el caso de la investigación realizada por: Pang, J., Lebeck, A., Dwyer, C. (2013) y menciona que: La computación óptica a nanoescala es una prometedora alternativa al proceso CMOS. Se explora la aplicación de energía de resonancia de transferencia (RET) lógica de los circuitos digitales comunes. Proponemos una lógica Elemento óptica (OLE), como unidad básica de la cual los sistemas más grandes se pueden construir. Un OLE es una estructura en capas que funciona de forma similar a una tabla de búsqueda, sino que utiliza multiplexación por división de longitud de onda para sus entradas y la salida. Otra alternativa hasta el momento teórica para solución a problemas como el alto consumo de energía a distancias cortas lo proponen:
Kotiyal, S., Thapliyal, H.,
Ranganathan, N. (2014) que mencionan que: Lógica reversible es un paradigma de computación en el que hay una relación uno a uno entre la entrada y los vectores de salida. Puertas lógicas reversibles son implementadas en un dominio óptico, ya que proporciona alta velocidad y cálculos de baja energía. Proponemos dos NOR lógicas basada en n entradas y
n salidas de puertas reversibles una de las cuales se pueden asignar de manera eficiente en la computación óptica usando el interferómetro Mach-Zehnder (MZI) mientras que la otra se puede asignar de manera eficiente en el uso de la computación óptica las puertas cuánticas ópticas lineales. Debido a los retos y limitantes de la computación óptica los investigadores y desarrolladores se han interesado por la optoelectrónica como una alternativa temporal, ya que se han podido hacer dispositivos híbridos entre ellos guías de luz, multi-lentes, prismas, entre otros. La optoelectrónica consiste en la combinación de componentes electrónicos y ópticos.
Todo esto da a entender que “el futuro
cercano no será la computación puramente óptica”. La computación Celular propone un cambio sustancial en la forma de ver el procesamiento de información. Con las arquitecturas tradicionales se tiene un dispositivo llamado “procesador” o “microprocesador” que es el cerebro operacional del sistema. En la perspectiva “celular” existen millones de unidades que en conjunto realizan el trabajo. Dichas unidades no poseen la misma capacidad que un procesador de propósito general, pues, su fuerte está en el trabajo en equipo, tal como lo hacen las células del cuerpo humano. Existen cuatro ramas de la computación celular: los autómatas celulares, redes neuronales celulares, computación ADN y las estructuras autoreproductoras. La tendencia celular parece ser prometedora debido a que ofrece ventajas como simplicidad, gran paralelismo y localidad. Simplicidad porque una célula es una unidad poco compleja con una capacidad relativamente pequeña y depende de su entorno para realizar una tarea. Gran paralelismo puesto que cada conjunto puede realizar operaciones distintas de manera simultánea y localidad porque la interrelación de da entre las que están más cerca de ella. Se ha planteado la computación celular como una buena candidata para ser “el futuro” pero si se revisa el conjunto de investigaciones realizadas en los últimos años, se observa que se está enfocando a la solución de problemas muy particulares y no como una alternativa
que reemplace a las arquitecturas de hoy.
“En las últimas
décadas, las redes neuronales artificiales (RNAs) se han utilizado en muchas aplicaciones para llevar a cabo diversas tareas tales como la identificación, la aproximación, la optimización, la clasificación y la predicción“(Adly et al, 2013).
Las investigaciones en el campo de la computación celular son realmente prematuras como para llegar a reemplazar una máquina de procesador de silicio por una que utilice ADN. Además no existe tecnología que de soporte al uso de este prodigioso ácido nucleído. Se dice que las hebras de ADN pueden ofrecer un “gran paralelismo” que hasta el momento no se puede aprovechar debido a lo antes mencionado. No se está diciendo que no habrá un computador celular, sino, que tal vez en muchísimos años. Hasta el momento lo que se tiene es un conjunto de operaciones que se realizan con ADN pero en tubo de ensayo, estas son: combinar, separar, encender y apagar. Las computadoras ADN que se conocen en la actualidad, como la desarrollada por los investigadores del Instituto Weizmann de Ciencias en Rehovot, Israel realizan dichas operaciones básicas. La computación cuántica promete ser quien domine el mercado en los próximos años, debido a su alta capacidad de procesamiento. Esta permite la creación de una nueva unidad de almacenamiento llamada qubit y compuertas lógicas, permitiendo realizar cálculos que antes tomaban mucho tiempo hacer para una computadora tradicional o que en realidad eran imposibles hasta el momento. Actualmente “Se discuten las aplicaciones de la resonancia magnética nuclear (RMN) para el procesamiento de información cuántica, centrándose en el uso de los núcleos de cuadrupolo para la computación cuántica” (Oliveira et al, 2005). Tal como se puede leer en la página de inicio del portal de la empresa D-WAVE “Bienvenido al futuro” y como subtítulo “La era de la computación cuántica ha comenzado” todo indica que estamos caminando en esa dirección, puesto que ya
están a la venta las primeras computadoras cuánticas y Google y la NASA son los primeros en utilizarlas. Aunque en la actualidad, el interés de esta empresa desarrolladora no son los “pequeños clientes” o personas del común; la historia ha demostrado que todo comienza así. Los primeros ordenadores electrónicos solían ser usados por las empresas que más poder adquisitivo tenían pero hoy en día todos los usan, hasta los bebés. Es importante tener en cuenta que: “Un programa de cómputo clásico trabaja con bits de información. Un bit es una variable que puede tomar uno de dos valores: 0 o 1. La implementación física de un bit es un objeto que puede hallarse en dos estados diferentes. Un transistor, por ejemplo, puede utilizarse para almacenar un bit de información porque funciona como un interruptor con dos estados posibles: "abierto"
y
"cerrado".
Los programas de cómputo cuántico, en cambio, trabajan con qubits de información.
(del inglés quantum bit). A diferencia de un bit, cuyos valores posibles son el 0 y el 1, los estados posibles de un qubit corresponden a superposiciones de dos estados cuánticos, que denotaremos respectivamente |0> y |1>.” (Rayo, 2010) La siguiente imagen ilustra de manera clara qué es un qubit.
(Acin, 2006) Ahora bien, uno de los retos más grande que se ha presentado a la computación cuántica es la forma como se conocería el estado de un qubit pero los investigadores han descubierto que los nanohilos semiconductores son la solución a este inconveniente tal como lo menciona la revista Española “Investigación y Ciencia”: “las propiedades semiconductoras del arseniuro de indio facilitan el control sobre electrones individuales gracias a una propiedad de confinamiento espacial de los electrones conocida como "puntos cuánticos" (quantum dots). Así pues, el resultado allana el camino para integrar y controlar qubits individuales en circuitos eléctricos, tal y como requeriría un futuro ordenador cuántico”. (Investigación y Ciencia, 2010). Considerando los avances que ha tenido la computación cuántica con relación a otras formas de “hacer cómputo” se puede inferir que más rápidamente se puede tener a la mano un ordenador cuántico que otro tipo “futurista de computadora”. El computador cuántico más poderoso de la actualidad es el 512 qubit D-Wave Two. Que en palabras sencillas, puede ser utilizado en problemas complejos de optimización,
aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, análisis financiero y Verificación de Software / Hardware y Validación. La computación cuántica ha sido la que más rápidamente ha afrontado sus retos, puesto que, en 2007 se preguntaban como conocer el valor de un qubit y en 2010 ya se usaba de nanohilos semiconductores para ello. Además “Sistemas de D-Wave están diseñados para ser utilizados en conjunción con los ordenadores clásicos, como
un
co-procesador cuántico” (Brownell, 2014). En conclusión: las investigaciones y desarrollos, han dado que la perspectiva más correcta para el diseño de computadores en un futuro cercano, que es la computación cuántica debido a los grandes avances y desarrollos en el área, hasta la ya existencia de una computadora comercial, mientras que otro tipo de computo como lo es “la computación puramente óptica” y la “computación ADN” se encuentran en fase netamente experimental enfrentando sus grandes retos.
REFERENCIAS
Acin,
A.
(2006). Procesamiento Cuántico
de Información. Revista Española
Investigación y ciencia. pp. 2.
Adly, A., Abd-El-Hafiz, S. (2013). La utilización de las redes neuronales en el modelado y el campo magnético de los medios de cálculo. Revista de Investigación Avanzada, pp. 1.
Brownell, V. (2014). Recuperado de http://www.dwavesys.com/quantum-computing.
Genti, A. (1998). La computadora del futuro será tan rápida como la luz. Clarín, pp.1
González, O. (2007). Intel desarrolla procesador óptico que transmite a 40Gb/s. Recuperado
de
http://blog.bricogeek.com/noticias/tecnologia/intel-desarrolla-
procesador-optico-que-transmite-a-40gbs/#more
Kotiyal, S., Thapliyal, H., Ranganathan, N. (2014). Eficiencia de puertas NOR reversibles y su correlación en el dominio computación óptica. ELSEVIER, pp. 1.
Oliveira, I., Bonagamba, T., Freitas, J., Azevedo, E., Sarthour, R., Bonk, F., Bulnes, J. (2005). Procesamiento Cuántico de la información a través de la resonancia magnética nuclear. Revista Brasileña de Física. (ISSN 0103-9733). pp. 1.
Pang, J., Lebeck, A., Dwyer, C. (2013). Modelado y simulación de un sistema de computación óptica a nanoescala. ELSEVIER, 74, pp. 1.
Rayo, A. (2010). Computación cuántica. Revista Española Investigación y Ciencia. Recuperado
de
http://www.investigacionyciencia.es/investigacion-y-
ciencia/numeros/2010/6/computacin-cuntica-432
Weinberger, S. (2013).
Por qué Google y el Pentágono quieren computadoras
cuánticas.
Recuperado
de
http://www.bbc.co.uk/mundo/noticias/2013/05/130517_computadoras_cuanticas_goo gle_pentagono_finde_jp.shtml
