1.
Introducción
En economía, se define al
“ciclo largo” como el tiempo que transcurre desde que una empresa adquiere un
recurso dinerario (recurso que se puede convertir en dinero), hasta el momento
en que es sustituido por otro, ya sea por la evolución o por la obsolescencia.
En su artículo
Harrison (2014) narra que a finales del siglo XX la economía hizo un estudio
acerca de la evolución de las tecnologías que surgieron en el mundo, y se
estudiaron las principales desde la revolución industrial. Ellos vieron que
finalmente dichas tecnologías se comportaban como una curva “S”, donde al
principio estaba al alcance de muy pocos, evolucionaba rápidamente hasta
saturar el mercado y finalmente, caía ese crecimiento hasta mantenerse en el
tiempo. Vieron que la tecnología de información y la computación se comportaban
del mismo modo, y auguraron que la computación ya estaba llegando a su techo. A
esto le llamaron el “ciclo largo de la computación”. Pero al igual que llega un
momento que se satura, por el mismo fenómeno de supervivencia tecnológica y de
innovación, surgen otras tecnologías que reemplazan las anteriores.
2.
Materiales
y métodos
Esta investigación se
realizó a través de un diseño interpretativo, de tipo documental, el mismo que
determinó el procedimiento de selección, acceso y registro de la muestra
documental.
Se empleó la
metodología del estado del arte, el cual es un estudio analítico de toda la
investigación documental, basándose en publicaciones de revistas científicas (Molina
Montoya, 2005). La metodología tiene como objetivo el hacer un inventario de
todo lo referente a la evolución de la computación desde la computación
tradicional, pasando por los sistemas en las nubes y terminando en la
computación cuántica, la cual está haciéndose muy fuerte en el mundo.
Según Vargas
Guillen (1987), la metodología lleva tres pasos fundamentales y son en los que
este artículo se ha basado:
Contextualización. En esta primera etapa, se
planteó la investigación en estudio, se pusieron los límites, se buscó y
finalmente se obtuvo el inventario documental de todo el tema que se quería
investigar para obtener el artículo
Clasificación. En esta segunda etapa, se
determinaron los parámetros a tener en cuenta para el análisis de la
información, el tipo de documentos que se estudiarían, los aspectos de
cronología, el objetivo del estudio, las diferentes disciplinas informáticas
que enmarcarían el artículo y el nivel de conclusión que se tendría
Categorización
interna.
Finalmente, se sistematizó la investigación, lo cual permitió hacer las
consideraciones necesarias sobre las tendencias y vacíos encontrados durante el
análisis. Esto nos permitió determinar e identificar el tipo de contribución sociocultural
que nos está ofreciendo la computación en la nube y la computación cuántica.
De esta forma,
en este artículo estamos usando la metodología del estado del arte como
herramienta para compilar, sistematizar, reconocer e interpretar la realidad.
3.
Resultados
3.1.
Computación Tradicional y el nacimiento de la
Era de la nube
Se habló mucho de computación
en la nube, pero no se habló de sus orígenes. En este capítulo vamos a hacer
una reseña sobre cuáles fueron las ideas primarias de tener una computación en
la nube y su evolución en el mundo de la informática.
Haciendo un
resumen rápido de la historia de la computación, Villalobos Salazar (2015) nos
dice en su tesis “Del Mainframe al PC”, que las computadoras Eniac y el Mark II
hacen su aparición en el año 1946. Su construcción fue algo revolucionario en
su época porque estaban compuestas de tubos de vacío, el cual permitía
amplificar señales. Fueron construidas con una arquitectura centralista en
donde todo la potencia y facilidades de las entradas de información y su
proceso, estaban concentrados en un mismo lugar, por lo cual fue considerado
como un “Mainframe” o estructura principal de cómputo.
Revisando la
historia de la computación con Garrido López (2008) nos dice que las
computadoras de primera generación utilizaron bulbos de vacío para procesar
información.
En el año 1950
la UNIVAC, Universal Computer por sus siglas en inglés, fue la primera
computadora comercial y usaba 1,000 palabras en su memoria central, y podía
leer cintas magnéticas. Con esta computadora se hizo el censo de 1950 en los
Estados Unidos y se empleaba tarjetas perforadas.
En la década
de 1950, la International Business Machines (IBM) tenía el monopolio de los
equipos de procesamiento de datos a base de tarjetas perforadas, y comenzó a
construir computadores electrónicos siendo su primer producto el IBM 701 en
1953. Pero no fue sino hasta el modelo IBM 650 en 1954 que logró posesionarse
con 1,000 computadores en todo los Estados Unidos entre instituciones privadas
y estatales. El éxito de esta computadora fue su esquema de memoria secundaria
que estaba basado en un tambor magnético que devino con el tiempo en el disco
duro actual.
En 1961,
durante un discurso para celebrar los 100 años del Massachusetts Institute
Technology (MIT), John McCarthy (figura 1) introdujo el concepto de computación
a tiempo compartido, en donde él, preveía que la capacidad y el tiempo de los
servicios de los computadores se vendería como un servicio, tal cual se hacía
con el agua o con el gas. Cabaca (2018) nos cuenta en su artículo que por esa
época existieron algunas empresas como Tymshare National CSS o Dial Data que
proporcionaban servicios de computación basados en tiempo compartido. Esto pegó
mucho en los científicos y de alguna forma se trató de avanzar al respecto, sin
embargo, las limitaciones tecnológicas que se tenía en esa época lo hacían
inviable.
Figura 1. John
McCarthy Figura 2. John
McCarthy
Lo que John
McCarthy manifestó, solamente fue una idea o la percepción que él tenía sobre
la computación, sin embargo, en 1962 Joseph Carlo Robnett Licklider fue el
primero que esbozó una arquitectura y manifestó en qué forma podría darse este
tipo de servicio. Robnett dijo que se podía interconectar miles de computadoras
para acceder a los recursos a datos, desde cualquier parte del mundo: «Consideren
un caso en el que diferentes centros de datos están conectados, con su propio
lenguaje y su forma de hacer las cosas. ¿No sería deseable, incluso necesario
que todos se pongan de acuerdo para usar el mismo lenguaje o, al menos, tener
una convención para preguntar en el lenguaje que habla el otro?». Es así como,
con esta idea, en abril de 1963, en plena Guerra Fría, esbozó un plan de red de
computadoras y lo presentó ante el consejo de ARPA (Agencia de Investigación de
Proyectos Avanzados), donde convenció a los presentes de tener una red que sea
invulnerable a un ataque soviético, ya que se podían conectar los computadores
entre ellas y tener la información compartida. Fue en esos momentos donde nació
ARPAnet, el cual fue el precursor de Internet.
Las
arquitecturas de las computadoras tradicionales fueron evolucionando del
Mainframe, el cual era un computador centralizado, hasta la del
cliente-servidor según nos cuenta Oluwatosin (2014). Esta arquitectura es una
de las más importantes donde una aplicación se modela como un conjunto de
servicios proporcionados por los servidores en línea, y un conjunto de clientes
que usan los servicios de dichos servidores. En este tipo de sistema los
clientes necesitan conocer qué servidores están disponibles y los servicios que
éstos proporcionan, pero normalmente no conocen la existencia de otros
clientes. En este modelo arquitectónico clientes y servidores son procesos
diferentes.
Según el mismo
Cabaca (2018), no fue sino hasta el año de 1996 cuando la empresa COMPAQ
presentó un plan de negocio llamado “Cloud Computing”, liderado por George
Favaloro y un técnico llamado Sean O’Sullivan. Era la primera vez que se
utilizó el término de computación en la nube (Figura 2).
Simultáneamente, y bajo el concepto del “ciclo largo” de la
computación clásica, Harrison (2014) nos dice que singularmente se vieron
cambios drásticos en muchas empresas tecnológicas e innovadoras del mundo.
Pocos notaron cómo empresas como IBM iban vendiendo sus activos. Dichas
empresas visionaron que en el futuro las tecnologías que tenían en el momento,
no les iba a dar los réditos a los cuales estaban acostumbrados, como por
ejemplo el área de impresoras y el de laptops. Visualizaron que la arquitectura
cliente/servidor se pondría obsoleta, tercerizaron el soporte y mantenimiento,
y de esta forma se dedicaron a la investigación para el futuro y al de
encontrar una nueva arquitectura informática. En base a estas innovaciones,
surgió la arquitectura en la nube, basada en una serie de suministros globales
habilitadas por internet, el cual conllevó a un cambio filosófico en el
pensamiento del cliente y del pensamiento ortodoxo computacional, ya que hacía
que el cliente no piense más en abastecerse de tecnología informática, sino más
bien de tener un centro de computación en algún lugar que le dieran las mismas
facilidades que su centro informático, y en el cual no tuviese costos de
mantenimiento, costos de personal técnico y costos de renovación tecnológica. A
su vez, esto hizo que los mismos proveedores de la nube puedan proveer módulos
pre programados para que el cliente, como si fuera un juego de mecano, pueda ir
armando el sistema que necesitase para su empresa. Este empuje de innovación,
más la creciente solicitud de los clientes, hizo que en forma colateral surjan
empresas que hiciesen desarrollos generales para dichas nubes, lo cual facilitó
aún más el ingreso de más clientes.
Sin embargo,
hay que decir que la evolución de la computación clásica hacia la nube no
hubiese tenido mucho avance si no hubiera ido de la mano con la evolución de
las tecnologías de las redes móviles como la 2G, 3G, 4G y 5G, las cuales
generaron que el internet y la conexión a la nube fuese mucho mejor. Esta
evolución, la podemos ver en el cuadro de la tabla 1.
Tabla 1. Evolución de las redes de
Comunicaciones
|
Technology
Features
|
1G
|
2G
|
3G
|
4G
|
5G
|
|
Features
|
|
Start/Deployment
|
1970-1980
|
1990-2004
|
2004-2010
|
Now
|
Now
|
|
Data Bandwitch
|
2kbps
|
64kbps
|
2Mbps
|
1Gbps
|
Higher than 1Gbps
|
|
Technology
|
Analog Celular Technology
|
Digital Celular Technology
|
CDMA 2000 (1xRTT, EVDO, UMTS, EDGE)
|
Wi-Max LTE
Wi-Fi
|
WWWW
|
|
Service
|
Mobile Telephony (voice)
|
Digital Voice, SMS, Higher capacity packetized data
|
Integrated high-quality audio, video and data
|
Dynamic information access, Wearable devices
|
Dynamic information access, Wearable devices with AI capabilities
|
|
Multiplexing
|
FDMA
|
TDMA. CDMA
|
CDMA
|
CDMA
|
CDMA
|
|
Swtiching
|
Circuit
|
Circuit, Packet
|
Packet
|
All Packet
|
All Packet
|
|
Core Network
|
PSTN
|
PSTN
|
Packet N/W
|
Internet
|
Internet
|
Fuente: “Of Next Generation Communication
Network.” - Evolution of Mobile Wireless Communication Networks-1G to 5G (Sharma,
2013).
González et
al. (2020) afirma
en su tesis que hay una barrera muy grande para que todos los seres humanos
tengan internet y son los costos, ya sea por las redes cableadas, las redes
móviles o los satélites. El núcleo del internet es la fibra óptica y atraviesan
mar y tierra. Las conexiones móviles dependen de las torres de telefonía
celular y finalmente el internet satelital, que viene a ser el medio más lento
para conectarse en línea, pero que viene a ser la única opción para poblados
alejados de la civilización o para embarcaciones en alta mar. La lentitud de la
transmisión satelital se explica por la distancia que tienen que recorrer las
señales entre los satélites y el usuario.
Desde el 2020
ya se tiene implementada la tecnología 5G y en donde no sólo se ofrece mayor
ancho de banda, sino que permitirá el desarrollo de servicios en millones de
dispositivos que comparten información. Todos gozarán de una comunicación con
conexión plena. Ya no se tendrá el problema de la baja velocidad a medida que
aumentaba el número de dispositivos conectados.
Gracias a esta
evolución de las redes fue que el concepto de trabajar con un data center remoto
se torna muy familiar. Hoy en día es común escuchar hablar de la computación en
la nube, y también, el saber que personas privadas y empresas de toda índole,
tienen algún tipo de procesamiento basado en la nube y que necesariamente
tienen que interactuar con esos proveedores para poder conseguir las
facilidades necesarias para lo que quieren emprender.
En su artículo
Miner (2020) nos dice, sin embargo, y a pesar de que la nube todavía no llega a
ser de uso mayoritario, ya se puede hacer una evaluación de lo que involucra
usar los servicios de proveedores de nubes, y podemos decir que las
ventajas/desventajas que ofrecen son las siguientes:
Tabla 2. Ventajas y desventajas de la
computación en la nube
|
Ventajas
|
Desventajas
|
|
Pago por uso
|
El tener que conectarse a Internet
|
|
Los recursos pueden ser escalados de acuerdo con demanda
|
Las pruebas y las transferencias de datos
|
|
Están disponibles modelos previamente probados
|
Costos potencialmente más altos en comparación con el
hardware interno
|
|
Algunos proveedores de nube proporcionan interfaces de
usuario de alto nivel que no requieren un conocimiento profundo
|
Pueden tener soporte limitado para diferentes lenguajes y
marcos, por ejemplo: Amazon es compatible con TensorFlow y otros marcos de
ML; Google Cloud ML es compatible con TensorFlow y scikit-learn; Azure
Machine Learning admite marcos de aprendizaje automático basados en Python, como
TensorFlow y PyTorch.
|
|
Algunos proveedores también ofrecen formación gratuita
basada en la red
|
Varona (2020) explica en su publicación, que la
computación clásica y su computación en la nube, llegaron a su cima y
cumplieron su “ciclo largo” cuando el mundo informático se dio cuenta que
muchos procesos de investigación y simulaciones informáticas no podían hacerse
con la tecnología que se estaba empleando. Por más que los microchips redujeron
la velocidad de procesamiento haciéndose más pequeños, tanto que llegaron al
tamaño de nanómetros, se estaba llegando a un punto donde no se podía reducir
más; porque comenzaba a producirse lo que se llamó el “efecto túnel”, donde los
electrones se salen de los canales del circuito por donde deben circular.
3.2.
¿Cómo acceder y
trabajar en la nube?
Ante todo, hay que
considerar que un sistema en la nube consta de un proveedor de la nube, uno o
varios centros de datos y clientes (también llamados usuarios de la nube) que
solicitan recursos de la nube (Figura 3).
Figura 3. Vista global de interacción del sistema en la nube
Si uno quiere
trabajar con un proveedor de servicio en la nube, accede y crea su usuario. Por
lo normal, el proveedor le va a solicitar inscribirse y también registrar una
tarjeta de crédito para cualquier requerimiento que haga el usuario.
Dentro de las
facilidades que proveen en la nube, nos brindan un catálogo con todo lo
necesario que el usuario puede necesitar para el uso del servicio de nube.
Hay tres tipos
básicos de modelos de servicios de computación en la nube: Infraestructura como
servicio (IaaS), Plataforma como servicio (PaaS) y Software como servicio (SaaS)
en la Figura 4 se muestran todos los modelos de servicio (Noor et al., 2018).
Figura 4. Modelos de servicios en la nube (IaaS, PaaS y SaaS)
Fuente: (Noor et al., 2018).
Infraestructura como servicio (IaaS)
La infraestructura como
servicio es el modelo que forma la base para el despliegue de la tecnología que
se busca en la nube. A través de un proveedor seleccionado, se obtiene acceso
bajo demanda a través de la Internet, y la mayoría de servicios primarios de
TI, tales como computación, almacenamiento, redes y a través de los cuales un
cliente puede instalar y administrar máquinas virtuales, incluidos sistemas
operativos y aplicaciones (Rashid, Hussein, et al., 2018)(Rashid, Zebari, et
al., 2018)(Subhi et al., 2019). El cliente no maneja la infraestructura de la nube,
pero puede tener control sobre los sistemas operativos, el almacenamiento y las
aplicaciones, y puede tener poco control sobre los componentes de red
seleccionados (por ejemplo, firewalls) (Miyachi, 2018). Ejemplo: Amazon (EC2)
ofrece servicios físicos y virtuales a los clientes, incluidas las
especificaciones del consumidor, la memoria, el sistema operativo y el
almacenamiento (Almubaddel & Elmogy, 2016)(Obaid et al., 2020). Como
proveedor de servicios, IaaS proporciona acceso a un flexible recurso de
hardware de última generación que puede ser escalado para satisfacer las
necesidades de procesamiento y almacenamiento del negocio. Además, provee un
paquete centralizado y completamente automatizado, que posee y aloja un
proveedor de servicios y brinda a los clientes servicios informáticos
acompañados de instalaciones de almacenamiento y redes, previa solicitud (Mohan
et al., 2017). Definitivamente, libera a la organización del cliente de toda
responsabilidad de administración y mantención.
Las
características de la IaaS según Almubaddel & Elmogy (2016) son:
· Los servicios de
infraestructura están distribuidos
· La dinámica está permitida
· Tiene un costo variable
· El modelo de precio de la
utilidad
· Requiere múltiples usuarios
en una herramienta de recursos
· Autoservicio y
autoabastecimiento
Plataforma como servicio (PaaS)
La Plataforma como
servicio es el modelo de servicio en la nube en el que se accede a múltiples
herramientas combinadas de hardware y software a través de proveedores de
servicios. Proporciona un marco o medio aceptable para que el desarrollador
cree aplicaciones y programas y los distribuya en la red sin tener que instalar
o administrar el entorno de producción. Para ejecutar el software disponible o
crear y probar el último, PaaS permite a los clientes alquilar servidores
definidos por software y recursos adjuntos (Haji et al., 2018)(Osanaiye et al.,
2019). El cliente no está a cargo del hardware de la nube, como servidores, bases
de datos, middleware, redes, almacenamiento y sistema operativo. Sin embargo,
el cliente controla las aplicaciones y su configuración (Bokhari et al., 2016).
El motor de aplicaciones de Google y Microsoft Azure son los ejemplos más
recientes de PaaS. Se centra en la creación y el uso de software en la nube por
parte de implementadores y desarrolladores. La arquitectura multicapa es
altamente escalable, p. Ej. Salesforces.com y Azure. Este modelo utiliza
herramientas y / o bibliotecas que actúan como marco (Hussein & Khalid,
2016). Este servicio hace ahorrar dinero y tiempo al cliente, ya que no le
dedica tiempo a la instalación y configuración de la arquitectura, centrándose
únicamente en el desarrollo, ejecución y gestión de las aplicaciones.
Las
características de PaaS para Almubaddel & Elmogy (2016) son:
· Arquitectura para
multi-tenants
· Acceso granular de
seguridad / uso compartido (modelo de permisos)
· Flujo de trabajo robusto
de motor / capacidad
· Dispositivo integrado
escalabilidad
· Incluido equilibrio de
carga y conmutación por error
· Interfaz de usuario
personalizable / programable, (vii) personalización de base de datos ilimitada
· Plataforma de integración
escalable "habilitada para servicios"
· Autoservicio y suministro
· Pila de middleware
preconstruida.
Software como servicio (SaaS)
Software como un servicio,
es el modelo de servicio en la nube que da la oportunidad de utilizar
aplicaciones en forma completa, ejecutarlas y gestionarlas por medio del
proveedor de servicios. Se puede acceder a las aplicaciones a través de una
interfaz de aplicación web, como un navegador (por ejemplo, un correo
electrónico basado en la web) o la interfaz de la aplicación y desde
dispositivos de cliente separados (Al-zebari et al., 2019; Jacksi &
Zeebaree, 2015; Subhi et al., 2019). Con la posible excepción de una pequeña
gama de configuraciones de dispositivos para los consumidores, el cliente no
maneja ni monitorea la infraestructura de la nube, incluida la red, los
servidores, los sistemas operativos, el almacenamiento o incluso las
aplicaciones específicas. SaaS se centra en la interfaz del usuario final, ya
que los usuarios finales pueden usar y administrar este software creado en la nube.
Ejemplos de SaaS son CRM, aplicaciones de Google, Deskaway y Wipro w-SaaS (Miyachi,
2018). El SaaS hace que el cliente se libere para centrarse únicamente en cómo
utilizar mejor ese software.
Un ejemplo
común de SaaS es una solución de gestión de las relaciones con los clientes
(CRM) basada en la web. Se almacenan y gestionan todos los contactos a través de CRM sin necesidad de
actualizar el software a la última versión o de mantener el servidor y el
sistema operativo en el que se ejecuta el software.
Las
características de SaaS son (Almubaddel & Elmogy, 2016):
· Aplicaciones que están
abiertas a los consumidores en cualquier momento
· Los proveedores de SaaS no
tienen sus aplicaciones alojadas en las instalaciones del cliente, sino que
alojan el software ellos mismos a terceros
· Se puede acceder a los
programas mediante una interfaz web, que ofrece la funcionalidad y los datos
relacionados desde prácticamente cualquier punto en el que se pueda acceder a
una conexión a Internet. Esta disposición también permite que varios usuarios
sean flexibles. Todavía deja cierta discreción del cliente en manos del
cliente, por ejemplo, puede dividir la aplicación con sus clientes y gastar
mucho mejor en ellos, y el modelo SaaS también ayuda a los usuarios a aceptar
las actualizaciones y reparaciones de la aplicación de forma simultánea y
fácil.
3.3.
La mecánica
cuántica
La evolución de la tecnología
TI va desde la computación clásica, que se inició con los mainframes, siguiendo
con la tecnología cliente-servidor y concluyendo con el tema tratado en el
párrafo anterior; la computación en la nube. Inclusive, hay tecnologías
colaterales que cumplieron su “ciclo largo” como las picadoras de tarjeta, las
impresoras de punto, los computadores de escritorio, diskettes y solamente por
nombrar algunas de ellas.
Para entender
la computación cuántica, es necesario precisar algunos conceptos básicos y
revisar su historia y evolución hasta ahora. Primero se realizará un retroceso
en el tiempo para ver los orígenes de la ciencia, física o mecánica cuántica.
Cuando se
habla de la mecánica cuántica, inmediatamente llega a nuestra mente lo
aprendido en las clases de física: naturaleza atómica y subatómica, fuerzas
electromagnéticas y hasta incluso, la galaxia atómica. Y efectivamente, aquí es
donde se explica el comportamiento de la materia y la energía.
El estudio de
la mecánica cuántica se remonta a inicios del siglo XX cuando en la física
clásica se estudiaba temas de Gravitación Universal y de Teoría
electromagnética; con estos temas se comprende lo complejo del tema y se busca
una explicación al respecto. La mecánica cuántica confirma que toda materia
atómica que está en equilibrio absorbe y emite energía. Posteriormente, Max
Planck agregó a esto, que además de que la materia absorbe y emite Energía, lo
hace en forma de cuantos de luz o fotones de energía (Figura 5).
Figura 5. Átomo emitiendo y absorbiendo
cuantos de luz o fotones de
energía Figura 6. Esfera de Bloch
El describir
el resto de las teorías cuánticas, sería más complejo, y en presente trabajo se
detallarán únicamente los temas necesarios para una mejor comprensión y
entendimiento del funcionamiento de la computación cuántica.
Ahora, para
entender del tema es necesario imaginar la forma de poder saber la ubicación
exacta de un cuanto de luz (quantum o fotón) en determinado momento del tiempo.
Su movimiento es tan rápido que ni con la imaginación alcanza para determinarla
o imaginarla. No se puede predecir o confirmar su posición de ninguna manera.
Sin embargo; si se puede imaginar la ubicación en donde podría estar y se puede
representar vectorialmente dentro de la Esfera de Bloch (Figura 6), esfera
figurativa que se hace uso para su entendimiento. En la figura se visualiza que
el vector que une el quantum con un punto de la esfera podría tener posiciones
infinitas, dependiendo de donde se encuentre el quantum en ese momento.
Inclusive, podría tener posiciones negativas para poder ubicarlo. Y si se
utiliza la imaginación se puede profundizar un poco más, incluso se podría
confirmar que puede estar en todos los estados al mismo tiempo. En el mundo
cuántico una partícula puede poseer dos o más valores de una cantidad
observable.
Varona (2020) dice en su trabajo que la
primera persona en aplicar principios de la mecánica cuántica a la computación
fue Paul Benioff en 1981. Posteriormente, Richard Feynman planteó que las
computadoras cuánticas se basasen en las leyes de la mecánica cuántica, con lo
cual podría hacerse cálculos muy complejos de forma muy rápida. Es él, quien
acuñó el término “computador cuántico”. Para la época, estas ideas fueron muy
revolucionarias y tuvieron mucho asidero en la mente, ya que todo era teoría.
Con esto se visualizó y confirmó que el comportamiento en los ambientes
macroscópicos es muy diferente a los comportamientos en los ambientes
cuánticos, es la diferencia entre la física newtoniana y la física cuántica, y
es la diferencia entre la computación clásica y la computación cuántica. Mundos
diferentes, lógica diferente.
3.4.
La computación
cuántica
La lógica de la
computación cuántica es completamente diferente a la de la computación clásica.
En la computación cuántica se introducen las leyes de la mecánica cuántica,
mientras que, en la clásica, los bits pueden tomar valores de 0 ó 1; a
diferencia de la computación cuántica, los bits cuánticos o qubits pueden tomar
ambos valores a la vez, o incluso valores intermedios, tal como lo demuestra la
Esfera de Bloch. Los qubits pueden estar en superposiciones cuánticas de 0 y 1,
lo mismo que un fotón puede estar en superposiciones de la polarización
horizontal y la vertical. Dos bits pueden representar los cuatro estados: 00,
01, 10 y 11, pero solamente pueden tomar uno de los cuatro estados. Un sistema
de dos qubits también puede representar los cuatro estados 00, 01, 10 ó 11,
pero podría tomar los cuatro estados a la vez. Y como se explicó en el capítulo
anterior, esto permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez,
gracias al comportamiento del mundo cuántico. Si con dos qubits puede
presentarse cuatro estados al mismo tiempo, con tres qubits serán 8
posibilidades en forma simultánea, entonces con 1000 qubits las posibilidades
exponenciales serían mucho más grandes que las computadoras clásicas (Nuribal,
2020).
Siguiendo con Varona
(2020), nos dice que durante los años 90 aparecieron los primeros algoritmos
cuánticos y con ellos las primeras aplicaciones y máquinas capaces de realizar
cálculos cuánticos. Y es en el año de 1998, que la Universidad de Oxford
anunció que procesó información utilizando dos qubits.
Cuando miramos
retrospectivamente, se puede asimilar los conocimientos y pensar en un mundo de
ciencia ficción, donde las computadoras ya están al alcance de las personas y
lo mejor de todo, uno ya puede experimentar con computadoras cuánticas en los cloud
cuánticos que están al servicio de todo el mundo, desde empresas que ya tienen
su espacio en dichos computadores, como en personas comunes que pueden
conectarse para experimentar o aprender.
En estos
momentos no se puede comparar la computación clásica con la cuántica. No se
puede confirmar si una es mejor que la otra; sin embargo, se puede concluir que
la clásica ya está en plena vigencia y con su crecimiento ínfimo, mientras que
la computación cuántica está en pleno crecimiento y nos ofrece un futuro que en
muchos casos es inimaginable.
Sin embargo,
ya se avizora que las computadoras cuánticas superarán a las computadoras
clásicas en muchas aplicaciones que las clásicas no las pueden manejar bien.
Esto puede traer recuerdos a cuando teníamos una calculadora científica y las
computadoras clásicas. Eran dos objetos muy diferentes, y aun así, los expertos
confirmaban que las computadoras clásicas podían resolver problemas
inimaginables. Ahora, se confirma que, en una analogía, que sucederá lo mismo.
Mientras que la computación clásica ya tiene su sitial en los negocios, en la
contabilidad, en la educación y en un sinfín de servicios, la computación
cuántica se abrirá paso aumentando la velocidad en los procesamientos de datos
científicos complejos, lo que traerá consigo grandes éxitos que seguirán
potenciando la investigación y el desarrollo.
Zeilinger (2000) nos dice que un
computador cuántico puede funcionar como una superposición de muchos datos de
entrada a la vez. Puede, por ejemplo, ejecutar un algoritmo simultáneamente
sobre un millón de datos de entrada utilizando sólo tantos qubits como bits
necesitaría un computador ordinario para ejecutar el algoritmo una sola vez
sobre un solo dato de entrada. Los algoritmos que se ejecutan con computadores
cuánticos pueden resolver ciertos problemas más deprisa (con menos pasos de
computación) que cualquier algoritmo conocido ejecutado en un ordenador
clásico.
Además, Zeilinger
(2000) nos explica en su artículo que la teletransportación ya es un hecho,
pero no en los términos de transportar humanos, sino en el de transferir qubits
de un lado a otro. Al hacer esta transferencia, solamente se está transmitiendo
información, y la velocidad de esta solamente tiene el límite de la velocidad
de la luz. Por ahora, la teletransportación humana todavía quedará en la
ciencia ficción.
La
teletransportación consiste en que se pueda transferir información de A a B,
sin que esa información siga un rastro. Lo normal cuando enviamos información
de A a B es que haya entre ellas una línea telefónica u ondas de radio y
cualquier otro medio de transporte. En la teletransportación cuántica ya no
habrá nada de eso (Vodafone, 2016).
Si seguimos
pensando en comunicaciones, veremos que el construir satélites cuánticos para
transferencia de información y con la teletransportación, los datos se
transmitirían a la tierra a la velocidad límite con la que viajan los fotones,
el de la luz.
Díaz Domínguez
(2010) nos
habla en su artículo que los métodos de criptología actual basan su seguridad
en la enorme cantidad de cálculos que tendría que realizar una computadora
moderna para descifrar claves de seguridad que en promedio tomaría años en
lograrlo. Sin embardo, nos dice que, con la computadora cuántica, esos mismos
cálculos se realizarían en cuestión de minutos, haciendo vulnerable todos los
métodos criptográficos actuales. Esto conlleva que, en la actualidad, se vienen
desarrollando nuevos métodos de criptografía que sean intrínsecamente
invulnerables aún frente a la computadora cuántica.
Con la
computación cuántica todavía se está experimentando, pero se prevé aplicaciones
muy revolucionarias como, por ejemplo:
Finanzas: Mejoras en los sistemas
de detección de fraude y de simulación. Mayor optimización de las carteras de
inversiones
Biomedicina:
Nuevas
investigaciones del ADN humano, demasiado complejo para los ordenadores
convencionales. Personalización genética de tratamientos médicos
Ciberseguridad: La computación cuántica
amenaza los sistemas actuales de encriptación, pero también ofrece una nueva
técnica para asegurar el envío de comunicaciones sensibles. Con esta técnica,
basada en el envío de señales lumínicas, cualquier intromisión del sistema es
automáticamente detectada
Movilidad y
transporte: Los ordenadores cuánticos son muy útiles para un diseño más eficiente:
Airbus cuenta con un ordenador cuántico para optimizar cada centímetro de sus
naves analizando todas las variables físicas de la navegación. Además, los
qubits darán un enorme salto cualitativo a los sistemas de planificación del
tráfico y optimización de rutas
La computación
cuántica todavía está en sus inicios; por ello, el construir las computadoras
requiere un desafío muy grande en cuanto a tecnología e inversión. Todavía se
mantiene en secreto el modo de construirlos y el modo en que se manejan; y para
poder crear sus algoritmos requiere pensar de una forma diferente, requiere que
el desarrollador pueda cambiar su chip.
La computación
cuántica ya está sobre la mesa. Ahora toca ver la infinidad de aplicaciones que
se pueden obtener de ella.
3.5.
Principales
proveedores de computación cuántica en la nube
La computación en la nube
se viene expandiendo desde hace muchos años, y por ende los proveedores se van
proliferando. Los servicios que se ofrecen en forma comercial computación en la
nube están creciendo cada día más, y lo que se ha visto en los últimos 2 años,
es una carrera acelerada para ofertar servicios. En este capítulo se hará una
breve reseña de los principales proveedores de computación cuántica en la nube
que se tiene en el mundo.
Tabla 3. Principales servicios de 4
proveedores de servicios en nube
|
IBM
|
Google
|
AWS
|
Azure
|
|
Servicios de Computación en nube
|
Cloud
Foundry
|
Compute
Engine
|
Amazon
EC2
|
Virtual
Machines
|
|
IBM
Cloud Code Engine
|
Migrate
for Compute Engine
|
Amazon
Elastic Container Service
|
Container
Instances
|
|
IBM
Cloud Bare Metal Servers
|
App
Engine
|
Amazon
Lightsail
|
App
Service
|
|
Servicios de Redes de nubes
|
Domain
Name Services
|
Virtual
Private Cloud (VPC)
|
Amazon
VPC
|
Azure
Virtual Network
|
|
IBM
Cloud Content Delivery Network
|
Cloud
DNS
|
Amazon
Route 53
|
Azure
DNS
|
|
IBM
Cloud Direct Link
|
Cloud
CDN
|
AWS
Direct Connect
|
Azure
Content Delivery Network
|
|
IBM
Cloud Interned Services
|
Cloud
Load Balancing
|
Elastic
Load Balancing
|
Azure
Load Balancer
|
|
Servicios de Transferencia de Datos
|
IBM
Cloud Backup
|
Cloud
Storage
|
Amazon
EBS
|
Disk
Storage
|
|
IBM
Cloud Block Storage
|
Persistent
Disk
|
Amazon
EFS
|
File
Storage
|
|
IBM
Cloud File Storage
|
Cloud
Filestore
|
Amazon
S3
|
Blob
Storage
|
|
IBM
Cloud Mass Data Migration
|
Data
Transfer Services
|
Data
Transfer Services
|
|
|
Servicios de Seguridad en la nube
|
IBM
Cloud App ID
|
Cloud
IAM
|
Amazon
Cognito
|
Azure
Active Directory
|
|
IBM
Cloud Certificate Manager
|
Cloud
Audit Logs
|
AWS
Shield
|
Key
Vault
|
|
IBM
Cloud Data Shield
|
Cloud
Security Commander Center
|
AWS
Security Hub
|
Azure
Security Center
|
|
IBM
Cloud Hardware Security Module
|
|
AWS
Firewall Manager
|
|
|
Servicios de Análisis de la nube
|
IBM
Analytics Engine
|
BigQuery
|
Amazon
Athena
|
Data
Lakes Analytics
|
|
IBM
Cloud SQL Query
|
Cloud
Dataflow
|
Amazon
EMR
|
HD
Insight
|
|
IBM
DB2 Warehouse on Cloud
|
Google
Data Studio
|
Amazon
Redshift
|
Azure
Synapse Analytics
|
|
Servicios de BD en la nube
|
IBM
Cloud DB for Elasticsearch
|
Cloud
SQL
|
Amazon
RDS
|
Azure
SQL Database
|
|
IBM
Cloud DB for EnterpriseDB
|
Cloud
Bigtable
|
Amazon
DocumentDB
|
Azure
Cosmos DB
|
|
IBM
Cloud DB for etdc
|
Cloud
Spanner
|
Amazon
Managed Apache Cassandra Service
|
Azure
Database for MySQL
|
|
Servicios de Inteligencia Artificial
|
IBM
Watson Assistant
|
AI
Platform
|
Amazon
Comprehend
|
Azure
Bot Service
|
|
IBM
Watson Discovery
|
Vision
AI
|
Amazon
Polly
|
Bing
Custom Search
|
|
IBM
Watson Knowledge Studio
|
Speech-to-Text
|
Amazon
Translate
|
Machine
Learning Studio
|
|
Servicios de cadenas de bloqueos de nubes
|
IBM
Blockchain Platform
|
|
Amazon
Managed BlockChain
|
Azure
Blockchain Service
|
|
|
Amazon
Quantum Ledger Database
|
Azure
Blockchain Workbench
|
|
|
|
Azure Blockchain Tokens
|
|
Principales IO disponibles
|
IBM
Edge Application Manager
|
Cloud
IoT Core
|
AWS
IoT Core
|
Azure
IoT Hub
|
|
IBM
Watson IoT Platform
|
Edge
TPU
|
AWS
IoT Button
|
Azure
IoT Central
|
|
|
AWS
IoT Analytics
|
Azure
IoT Edge
|
IBM
Wooton (2017) indica que IBM fue uno de
los primeros en lanzar el servicio de Quantum, servicio Quantum (QAAS) en mayo
del 2016. En esta primera versión, los usuarios sólo podían usar el GUI y
conectarse al HW. Sin embargo, faltaba la interacción de código, y en marzo del
2017 lanzó Qiskit, para que el usuario pueda experimentar con un procesador
cuántico y el simulador.
La nube de IBM
para la tecnología Quantum incluye, para cualquier usuario común, acceso a
tutoriales para el uso del computador, prototipos y a un libro interactivo. A febrero
del 2021, existían más de 20 dispositivos en el servicio, seis de los cuales estaban
disponibles gratuitamente para el público. Con este servicio gratuito, se podían
ejecutar algoritmos, experimentos y tutoriales sobre todo lo que podía ser
posible con la computación cuántica.
IBM es una de
las empresas tecnológicas que tiene más avanzada su oferta de computación
cuántica mediante el cloud computing, gracias a su servicio en la nube IBM
Quantum Experience. En estos momentos hay muchos investigadores académicos que
han hecho publicaciones de las experiencias que tuvieron con la utilización de
esta nube, así como también los profesores académicos hacen que sus alumnos lo
utilicen con ejemplos e investigaciones.
Amazon Web Service (AWS)
Amazon nos dice que en el
año 2019 se lanzó Amazon Braket. Esta nube permite a sus clientes experimentar
con diferentes tipos de hardware cuántico, cada uno con una implementación
física diferente. Cuando salió para su uso, AWS explicó que, por primera vez,
era posible comparar diferentes tecnologías en paralelo y que se podía trabajar
entre ellas cambiando solo una línea de código. Con esto, se dijo que la
computación cuántica encajaría en una infraestructura de TI basada en la nube,
trabajando junto con otros recursos computacionales, combinando complejos
problemas operativos como la usabilidad, la seguridad y la administración de
recursos. Amazon también lanzó su kit de desarrollo para la nube llamado AWS
CDK (Severini, 2021)(Vass, 2018).
Azure
Lopez Bravo (2021) refiere que Azure Quantum
es un servicio de Microsoft Azure que se puede utilizar para ejecutar programas
de computación cuántica o resolver problemas de optimización en la nube. Con
las herramientas y los SDK de Azure Quantum, se puede crear programas cuánticos
y ejecutarlos en diferentes máquinas y simuladores cuánticos.
El servicio
Azure Quantum ofrece acceso a proveedores de dispositivos de computación
cuántica y le permite ejecutar sus programas cuánticos Q # en hardware real. Q
# es un lenguaje de programación de código abierto de Microsoft para
desarrollar y ejecutar sus algoritmos cuánticos. Azure Quantum también ofrece
la opción de ejecutar algoritmos en computadoras cuánticas simuladas para
probar el código creado por el usuario (Lopez Bravo, 2021a).
Google Cloud Platform (GCP)
En su publicación, Varona
(2020) nos dice que Google salió a la luz con su computadora Sycamore, una
máquina cuántica que en sólo 200 segundos pudo ejecutar una tarea que a la
supercomputadora más rápida del mundo le tomaría 10,000 años. Con esto, Google
alcanzó de forma oficial la “supremacía cuántica”, es decir, que había logrado
construir un dispositivo de computación cuántica que podía dar solución a
problemas que la computación clásica no podía. Juntamente con esto, Google
lanzó su Google Applicaction Engine SDK para el desarrollo de programas
cuánticos.
4.
Conclusiones
La evolución de la computación
tradicional empezó de manera lenta y metódica, para que, con la llegada de las
conexiones de redes, la internet y las velocidades de transmisión y
almacenamiento, terminaran en la Computación en la nube. Esta tecnología le
ofrece a un individuo o empresa una nueva forma de realizar su trabajo en forma
diaria, con lo cual hace que el cliente tenga todo lo necesario sin tener que
gastar en mantenimiento de un Centro de Información. Es así que en la
Computación en la nube podemos encontrar la mayoría de los servicios que nos
ofrece la Informática, como por ejemplo la Infraestructura como Servicio (IaaS
por sus siglas en inglés) que nos ofrece computación, almacenamiento, redes
físicas y virtuales, sistemas operativos y aplicaciones; la Plataforma como
Servicio (PssS por sus siglas en inglés), por medio del cual un cliente puede
acceder a múltiples herramientas de software y hardware para que pueda
controlar todos sus aplicaciones y sus configuraciones en el ambiente creado; y
finalmente tenemos el Software como Servicio (SaaS por sus siglas en inglés) en
el cual una empresa en la nube nos ofrece aplicaciones completas que se
ejecutan y gestionan por medio del proveedor de la nube.
Sin embargo,
también la computación tradicional está llegando al final de su “Ciclo Largo”.
Cada día es más difícil superar la velocidad de transmisión de datos en los
microchips, haciendo que lleguemos a un límite o al final del Ciclo. Es allí
donde grandes empresas de computación iniciaron sus investigaciones de una
nueva tecnología llamada Computación Cuántica, logrando que en este último
quinquenio se lograse tener Clouds Cuánticos en forma comercial.
La tecnología
cuántica todavía se encuentra en sus inicios. Con el correr de los años se irán
descubriendo muchas más cosas en la cual será útil, como también, se irán
inventando más tecnología para su mejor uso. Esto es como estar en los años 50
de la computación clásica. Según Mark Zuckerberg, la computación cuántica
estará madura para el 2030 y nos traerá cosas sorprendentes.
Los físicos
aseguran que la comunicación cuántica revolucionará la informática. Ellos
manifiestan que esta tecnología enviará y recibirá datos sin rastro, sin cables
y sin ondas, y por medio de satélites. Garantizar la seguridad y evitar el
cibercrimen serán sus principales aplicaciones.
Como derivado
de la comunicación cuántica, se prevé llegar a la criptografía cuántica, que
será un método seguro de enviar información de un emisor a un receptor. Los
especialistas dicen que será tan seguro, que será imposible descifrar el
código.
Así mismo, y
derivado también de la comunicación, se tendrá como objetivo utilizar la
teletransportación para conectar los ordenadores cuánticos. Al final, la idea
es tener criptografía cuántica en todo el mundo y teletransportación cuántica
desde el satélite a la tierra, y de la tierra al satélite para conectar entre
ellos varios ordenadores cuánticos en distintas ubicaciones. El futuro deparará
el que se tenga una red de satélites cuánticos, lo que actualmente está muy
inmaduro.
Por último, es
muy importante subrayar que toda tecnología descubierta siempre tuvo una
transición, y que, en muchos casos, no se supo de sus aplicaciones sino mucho
después, cuando se juntaron el tiempo, la tecnología y la oportunidad.
Agradecimiento
Agradecimiento especial a
la Mg. Norma León Lescano, quién con mucha paciencia y esmero nos supo guiar
para terminar este artículo.
Referencias
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Financiamiento
Ninguno.
Conflicto de
intereses
El artículo no presenta
conflicto de intereses.
Contribución de autores
Vargas-Torres-Céliz,
Ezequiel; Mollinedo-Chávez, Leonor; Lara-Baltazar, Grigori y Ricaldi-Arauzo,
Reymer cumplieron el rol de Investigador y redactor del artículo.
0000-0001-6414-7827]1;
Mollinedo-Chávez, Leonor [