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Las tecnologías que cambiarán el futuro

Las tecnologías que cambiarán el futuro. Jesús del Río Rodríguez (e7614717@est.fib.upc.es) Seminarios de CASO. Tendencias. Computación distribuida Paralelismo masivo Computación cuántica Biocomputación Sistemas hardware reconfigurables Nuevas técnicas de programación

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Las tecnologías que cambiarán el futuro

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Presentation Transcript

  1. Las tecnologías que cambiarán el futuro Jesús del Río Rodríguez (e7614717@est.fib.upc.es) Seminarios de CASO

  2. Tendencias • Computación distribuida • Paralelismo masivo • Computación cuántica • Biocomputación • Sistemas hardware reconfigurables • Nuevas técnicas de programación • Algoritmos autoevolutivos • Algoritmos genéticos

  3. Computación cuántica I • Usamos qubits • La unidad básica de información no está en uno de dos estados (0, 1) si no en una combinación lineal de ellos • a|0 > +b|1 > (Estado de un qubit) • Dimensionalidad + superposición = Paralelismo cuántico • Dimensionalidad: 2n (n: número de qubits)

  4. Computación cuántica II • Un grupo de varios qubits NO puede describirse atendiendo sólo a los qubits individuales • El todo es más que la suma de las partes • Estados entrelazados (entangled) • Ejemplo: • Describir |00 > +|11 > en términos de cada uno de los qubits de forma separada. • (a0|0 > +a1|1 >) (b0|0 > +b1|1 > ) = |00 > +|11>

  5. Curiosidades • Teleportación de qubits • Creación de puertas lógicas • Transmisión SEGURA de datos • Factorización de números • Búsqueda de datos

  6. Distribución de claves • Idea básica: Si algo se mide, queda afectado • El cliente envía una secuencia de qubits con una base aleatoria • El banco lo recibe y lo mide usando una base cualesquiera (elegida aleatoriamente) • El cliente envía la base al banco, y éste usa los que coinciden y descarta los demás. La tasa de error es del 50%. • Si el jeiker mira lo que se transmite, lo hace el 50% de las veces mal => Modifica los qubits. Se detecta mediante paridad.

  7. MAC es fácil :P • P QP • Una máquina de Turing sufre una penalización exponencial al emular una máquina de Turing cuántica • Unsorted search: • Clásicamente O(N) • Cuánticamente O(N1/2) • Nuevas clasificaciones de complejidad

  8. Factorización de números • Algoritmo diseñado por Peter W. Shor • Resuelve en tiempo polinómico un problema NP completo • Clásicamente: • exp(c(log n)1/3 (log log n)2/3) • Cuánticamente • O((log n)2 (log log n) (log log log n))

  9. Bibliografía • An introduction to Quantum Computing for Non-Physicists (quant-ph/9809016) • Shor: quant-ph/9508027 • http://www.research.att.com/~shor/papers/index.html • Encriptación cuántica: • http://www.qubit.org/intros/cryptana.html • http://www.sees.bangor.ac.uk/~schmuel/comp/comp.html

  10. Evolución artificial • No podemos entenderlo todo, así que dejemos a la “naturaleza” hacer el trabajo duro. • Podemos explotar la física del mundo real, cosa que no podemos realizar en simulaciones.

  11. Evolución artificial II • Los algoritmos genéticos se basan en la capacidad de poder “sobrevivir” en un sistema complejo, interactuando con sus vecinos. • A través de las generaciones, los algoritmos mejor adaptados son los que sobreviven, llegando incluso a crear relaciones tan complejas como las reales.

  12. Evolución Artificial III • Los algoritmos genéticos se usan en sistemas muy cambiantes, ya que se “adaptan” mejor a las exigencias. • También podemos asociarlos con redes neuronales, creando sistemas de vida artificial “pensantes”.

  13. Hardware reconfigurable • FPGA • Sistemas de propósito general cuya arquitectura puede ser modificada mediante programación. • Se basan en bloques lógicos predefinidos, que pueden ser interconectados de infinitas maneras.

  14. Hardware reconfigurable II • El rendimiento es muy elevado • Cifrado Rijndael (Encr / decr) • ANSI C: 27Mb/s – 27Mb/s • Visual C++: 70.5Mb/s – 70.5Mb/s • FPGA: 268Mb/s – 248Mb/s • Podemos usar la plataforma para otros proyectos. • Visión por ordenador, reconocimiento...

  15. Sistemas adaptativos • ¿Qué pasaría si implementamos algoritmos genéticos sobre FPGA’s? • Adrian Thompson desarrolló un algoritmo para reconocer tonos de 1Khz y 10Khz. Al implementarlo, comenzó a suministrar ráfagas de dichas frecuencias. Al cabo de unas 5000 generaciones (2 semanas), el sistema fue capaz de distinguir entre los dos tonos. • Todavía no se sabe exactamente como funciona el circuito.

  16. El futuro • La computación cuántica proporcionara una potencia nunca antes soñada por la humanidad. • Los sistemas reconfigurables, junto a la potencia de los algoritmos genéticos, abrirá la puerta a la vida artificial. • ¿Inteligencia artificial? Quizá en unos años... ¿Y consciencia? 

  17. Bibliografía • www.google.com (o similares :P) • “Algoritmos genéticos” • “Evolvable hardware” • www.vcc.com

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