tecnologias que cambiaran futuro
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8/16/2019 Tecnologias Que Cambiaran Futuro
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Las tecnologías queLas tecnologías quecambiarán el futurocambiarán el futuro
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Tendencias Computación distribuida Paralelismo masivo Computación cuántica Biocomputación
Sistemas hardware reconfgurables Nuevas técnicas de programación
Algoritmos autoevolutivos
Algoritmos genéticos
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Computación cuántica !samos "ubits
#a unidad básica de in$ormación no está
en uno de dos estados %&' () si no en unacombinación lineal de ellos
a*& + ,b*( + %-stado de un "ubit)
.imensionalidad , superposición /Paralelismo cuántico .imensionalidad0 1n %n0 n2mero de
"ubits)
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Computación cuántica !n grupo de varios "ubits N3 puede
describirse atendiendo sólo a los
"ubits individuales -l todo es más "ue la suma de las partes
-stados entrela4ados %entangled)
-5emplo0 .escribir *&& + ,*(( + en términos de cada
uno de los "ubits de $orma separada6 %a&*& + ,a(*( +) %b&*& + ,b(*( + ) / *&& + ,*((+
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Curiosidades Teleportación de "ubits Creación de puertas lógicas Transmisión S-7!8A de datos 9actori4ación de n2meros
B2s"ueda de datos
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.istribución de claves dea básica0 Si algo se mide' "ueda
a$ectado -l cliente env:a una secuencia de "ubits
con una base aleatoria -l banco lo recibe ; lo mide usando una
base cuales"uiera %elegida aleatoriamente) -l cliente env:a la base al banco' ; éste usa
los "ue coinciden ; descarta los demás6 #atasa de error es del er mira lo "ue se transmite' lo haceel
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?AC es $ácil 0P P @P !na má"uina de Turing su$re una
penali4ación eponencial al emularuna má"uina de Turing cuántica
!nsorted search0 Clásicamente 3%N) Cuánticamente 3%N(1)
Nuevas clasifcaciones de
comple5idad
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9actori4ación de n2meros Algoritmo diseado por Peter D6 Shor 8esuelve en tiempo polinómico un
problema NP completo Clásicamente0
ep%c%log n)(E %log log n)1E)
Cuánticamente 3%%log n)1 %log log n) %log log log n))
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Bibliogra$:a An introduction to @uantum Computing
$or NonFPh;sicists %"uantFphGH&G&(I)
Shor0 "uantFphG
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-volución artifcial No podemos entenderlo todo' as:
"ue de5emos a la Lnaturale4aM
hacer el traba5o duro6 Podemos eplotar la $:sica del
mundo real' cosa "ue no podemos
reali4ar en simulaciones6
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-volución artifcial #os algoritmos genéticos se basan
en la capacidad de poder
LsobrevivirM en un sistemacomple5o' interactuando con susvecinos6
A través de las generaciones' losalgoritmos me5or adaptados son los"ue sobreviven' llegando incluso acrear relaciones tan comple5as
como las reales6
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-volución Artifcial #os algoritmos genéticos se usan
en sistemas mu; cambiantes' ;a
"ue se LadaptanM me5or a laseigencias6
También podemos asociarlos con
redes neuronales' creandosistemas de vida artifcialLpensantesM6
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ardware reconfgurable 9P7A
Sistemas de propósito general cu;a
ar"uitectura puede ser modifcadamediante programación6
Se basan en blo"ues lógicos
predefnidos' "ue pueden serinterconectados de infnitasmaneras6
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ardware reconfgurable -l rendimiento es mu; elevado
Ci$rado 8i5ndael %-ncr decr) ANS C0 1J?bs O 1J?bs isual C,,0 J&6
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Sistemas adaptativos R@ué pasar:a si implementamos
algoritmos genéticos sobre 9P7As
Adrian Thompson desarrolló un algoritmo parareconocer tonos de (Uh4 ; (&Uh46 Alimplementarlo' comen4ó a suministrar rá$agasde dichas $recuencias6 Al cabo de unas
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-l $uturo #a computación cuántica
proporcionara una potencia nunca
antes soada por la humanidad6 #os sistemas reconfgurables' 5unto a
la potencia de los algoritmosgenéticos' abrirá la puerta a la vida
artifcial6 Rnteligencia artifcial @ui4á en unos
aos666 RV consciencia
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