computacion cuan y IA

VI. Inteligencia Artificial y Computación Cuántica

6.1 Introducción

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Los orígenes de la Inteligencia Artificial

En el año de 1950, cuando Alan Turing, considerado padre de la inteligencia artificial, publica un artículo con el título «Computing machinery and intelligence» en la revista Mind, donde se hacía la pregunta: ¿pueden las máquinas pensar? y proponía un método para determinar si una máquina puede pensar.

Figura recuperada de: Biografia de Alan Turing. (2023). Biografiasyvidas.com. https://www.biografiasyvidas.com/biografia/t/turing.htm

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Etapa Primaria (1956-1970)

El año 1956 marca un hito trascendental para el surgimiento y evolución de la inteligencia artificial. En este año se produce en el Dartmouth College una reunión entre destacados investigadores de esta incipiente área.

Wikipedia Contributors. (2023, April 2). Dartmouth College. Wikipedia; Wikimedia Foundation. https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_College

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En dicha reunión participó, entre otros, John McCarthy, profesor y famoso matemático. McCarthy, creador del conocido lenguaje LISP, fue también quien designó a la nueva ciencia que surgía con el nombre de Inteligencia Artificial.

Figura recuperada de: Alandete, D. (2011, October 27). EL PAÍS: el periódico global. El País. https://elpais.com/diario/2011/10/27/necrologicas/1319666402_850215.html

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Etapa de Prototipos(1971-1981)

En esta etapa se realizó un análisis crítico dirigido a comprender las causas de los fracasos obtenidos en el período anterior. Al profundizar en el análisis descubren que en muchas de las técnicas propuestas por los iniciadores de la IA faltaba la consideración de un elemento muy importante: el conocimiento heurístico.

Figura recuperada de: Evaluación de Prototipo - Emprendimiento USS. (2021, November 4). Emprendimiento USS -. https://emprende.uss.cl/biblioteca/evaluacion-de-prototipo/

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Este descubrimiento condujo a la inclusión de la experiencia como variable en los sistemas de inteligencia artificial.

Figura recuperada de: elsindromedelahojaenblanco. (2013, September). Heurística, el arte de generar ideas. El Síndrome de La Hoja En Blanco; el síndrome de la hoja en blanco. https://elsindromedelahojaenblanco.wordpress.com/2013/09/01/heuristica-el-arte-de-generar-ideas-2/

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Heurística

La heurística es un arte, técnica o procedimiento práctico o informal, para resolver problemas. Es generalmente considerado que la capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos para resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.

Figura recuperada de: 2 6 Heurística. (2023). Calameo.com. https://www.calameo.com/read/00543233951ae97834dec

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Etapa de Difusión Industrial (1981-Actualidad)

La etapa que transcurre entre 1981 y la actualidad ha sido denominada como la etapa de difusión industrial. Los prototipos salen de los laboratorios para entrar en el mundo de la producción. Los dominios de aplicación de la inteligencia artificial que más se han beneficiado con inversiones e investigación en esta tercera etapa se encuentran los sistemas expertos y las bases de datos inteligentes.

6.2 Inteligencia Artificial

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.

Figura recuperada de: Andrea. (2022, November 28). ¿Qué país está más avanzado en inteligencia artificial? - Ai Lab School. AI Lab School. https://ailabschool.com/es_mx/que-pais-esta-mas-avanzado-en-inteligencia-artificial/

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¿Qué es y cómo funciona la Inteligencia Artificial?

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La meta de la inteligencia artificial es…

Que una máquina actué como un humano. Una prueba para demostrar esto es: Prueba de Turing: Un humano interroga a un ordenador por medio de un teletipo. La prueba se considera superada si el evaluador no es capaz de determinar si las respuestas provienen de un humano o de un ordenador.

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¿Cómo funciona?

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La inteligencia artificial funciona a través de la implementación de algoritmos y técnicas en sistemas informáticos, los cuales permiten que una máquina o dispositivo aprenda de los datos y mejore su rendimiento a medida que se expone a más información.

Figura recuperada de: (2023). Holatelcel.com. https://holatelcel.com/wp-content/uploads/2023/01/Trabajos-que-podri%CC%81an-ser-sustituidos-por-la-inteligencia-artificial.-Blog-Hola-Telcel.jpeg

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Fases principales

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Principales áreas de la Inteligencia Artificial

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• Procesamiento del Lenguaje Natural.
• Consulta inteligente de base de datos.
• Robótica.
• Programación Automática.
• Sistemas Expertos.
• Percepción y reconocimiento de patrones.
• Autoaprendizaje.

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Procesamiento del Lenguaje Natural

El NLP (por sus siglas en inglés) es el campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial que se ocupa de investigar la manera de comunicar las máquinas con las personas mediante el uso de lenguas naturales, como el español, el inglés o el chino.

Figura recuperada de: León, E. (2020, 16 diciembre). Procesamiento del lenguaje natural (PLN) con Python. BAOSS. https://www.baoss.es/procesamiento-del-lenguaje-natural-pln-con-python/

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Consulta inteligente de base de datos

Las Bases de datos inteligentes, son una ciencia avanzada al servicio de múltiples aplicaciones ligadas a la inteligencia artificial. Estas bases de datos no solo suman información; sino que la gestionan de manera inteligente.

Figura recuperada de: R. (2021, 24 septiembre). los Transform Technology Summits comienza el 13 de octubre con Low-Code /. Top Big Data. https://topbigdata.es/como-admiten-las-bases-de-datos-los-algoritmos-de-ia/

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Robótica

La inteligencia artificial aplicada a la robótica combina el poder cognitivo con la realización de tareas para facilitar la automatización de procesos más complejos, permitiendo a los usuarios una mayor eficiencia y cumplimiento de las expectativas.

Figura recuperada de: Sierra, Y. (2023, 17 marzo). Inteligencia artificial y robótica: diferencia y ejemplos. Legaltech. https://blog.lemontech.com/inteligencia-artificial-y-robotica/

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Programación automática

La Inteligencia Artificial también podría servir de ayuda para entender, desarrollar e implementar código. Se hace el entrenamiento de la IA con el fin de que aprenda el contexto y las reglas en las que se basa cada lenguaje de programación.

Figura recuperada de: Herranz, A. (2021, 12 mayo). IBM quiere que la IA pueda programar y convertir código y lanza CodeNet, un dataset con más de 55. . . Xataka. https://www.xataka.com/pro/ibm-quiere-que-ia-pueda-programar-convertir-codigo-lanza-codenet-dataset-55-lenguajes-programacion

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Sistemas expertos

Los sistemas expertos (SE) son programas informáticos que tienen el objetivo de solucionar un problema concreto y utilizan la Inteligencia Artificial (IA) para simular el razonamiento de un ser humano. Se denominan sistemas expertos porque estos programas imitan la toma de decisiones de un profesional en la materia.

Figura recuperada de: Unir, V. (2022, 29 marzo). ¿Qué es un sistema experto? Usos y aplicaciones en Inteligencia Artificial. UNIR. https://www.unir.net/ingenieria/revista/sistema-experto/

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Percepción y reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es una disciplina encargada de identificar figuras, reconocer formas o leer patrones, con la finalidad de recopilar información sobre el objeto que se está estudiando y asignarlo a un grupo o clase.

Figura recuperada de: De Ceupe, B. (2022, 20 julio). Reconocimiento de patrones: qué es y cómo funciona. Ceupe. https://www.ceupe.com/blog/reconocimiento-de-patrones.html

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Auto aprendizaje

El aprendizaje automático (Machine Learning, por sus siglas en inglés) es el subapartado de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen.

Figura recuperada de: Descubre los principales beneficios del Machine Learning. (s. f.). Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico

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El aprendizaje automático y la IA suelen nombrarse juntos, y los términos a veces se usan indistintamente, pero no significan lo mismo. Un aspecto importante que hay que destacar es que, aunque todo aprendizaje automático es IA, no toda la IA es aprendizaje automático.

Figura recuperada de: Jessica. (2022, October 17). ¿Qué es Machine Learning? Y ¿Para qué usarlo? - Niuoffice. Niuoffice. https://niuoffice.com/2022/10/17/que-es-machine-learning-y-para-que-usarlo/

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Tipos de aprendizaje automático

• Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.

Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).

Figura recuperada de: (2021). Segurilatam.com. https://www.segurilatam.com/wp-content/uploads/sites/5/2021/10/correo-spam.jpg

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Tipos de aprendizaje automático

• Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.

Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.

Figura recuperada de: Tiago. (2021, July 15). Estratégia de Marketing Digital. Bluesoft.pt; Bluesoft - Marketing e Reputação Digital. https://www.bluesoft.pt/blog/estrategia-de-marketing-digital ‌

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Tipos de aprendizaje automático

• Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.

Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.

Figura recuperada de: de, C. (2013, December 13). campo del aprendizaje automático. Wikipedia.org; Wikimedia Foundation, Inc. https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_por_refuerzo

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Algoritmo KNN

K vecinos más próximos (Knearest neighbors)

Machine learning:

Machine learning:

El algoritmo de las K vecinos más cercanos o K-nearest neighbors (kNN) es un algoritmo de Machine Learning que almacena todos los casos disponibles y clasifica nuevos casos sobre la base de una medida de similitud, a través de la ecuación euclídea y su objetivo de aprendizaje es la mínima distancia.

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El algoritmo recibe un conjunto de datos que están etiquetados con los valores de salida correspondientes sobre los que puede entrenarse y definir un modelo de predicción. Este algoritmo podrá luego ser utilizado sobre datos nuevos para predecir sus valores de salida correspondientes.

Machine learning:

Machine learning:

Figura recuperada de: de, C. (2013, December 13). campo del aprendizaje automático. Wikipedia.org; Wikimedia Foundation, Inc. https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_por_refuerzo

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La lógica detrás del algoritmo de las K vecinas más cercanas es una de las más sencillas de todos los algoritmos de Machine Learning supervisados

Machine learning:

Machine learning:

• Etapa 1: Seleccionar el número de K vecinas
• Etapa 2: Calcular la distancia

Figura recuperada de: Team rédac. (2021, December 28). Descubra el algoritmo KNN : un algoritmo de aprendizaje supervisado. Formation Data Science | DataScientest.com. https://datascientest.com/es/que-es-el-algoritmo-knn

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Desde un punto no clasificado a otros puntos:

• Etapa 3: tomar las K vecinas más cercanas según la distancia calculada
• Etapa 4: entre las K vecinas, contar el número de puntos en cada categoría.
• Etapa 5: atribuir un nuevo punto a la categoría más presente entre las K vecinas
• Etapa 6: El modelo está listo.

Machine learning:

Machine learning:

Figura recuperada de: Team rédac. (2021, December 28). Descubra el algoritmo KNN : un algoritmo de aprendizaje supervisado. Formation Data Science | DataScientest.com. https://datascientest.com/es/que-es-el-algoritmo-knn

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Machine learning:

Machine learning:

Figura recuperada de: Team rédac. (2021, December 28). Descubra el algoritmo KNN : un algoritmo de aprendizaje supervisado. Formation Data Science | DataScientest.com. https://datascientest.com/es/que-es-el-algoritmo-knn

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Algoritmo Naive Bayes

• Los modelos Naive Bayes ofrecen una forma fácil de construir ciertos modelos con un comportamiento bueno, debido a lo sencillos que son, ya que se basan en que las variables predictoras no dependen unas de otras.
• Las técnicas Naive Bayes necesitan una forma de calcular la probabilidad ‘posterior’ de que prevenga un cierto evento A, dadas algunas probabilidades de eventos ‘anteriores’.
• Así, lo hacen a través de esta fórmula:

Machine learning:

Machine learning:

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Machine learning:

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Figura recuperada de: Modelos Naive Bayes: Precisión e independencia - The Black Box Lab. (2022, March 30). The Black Box Lab. https://theblackboxlab.com/2022/03/30/modelos-naive-bayes/#:~:text=Naive%20Bayes%20es%20uno%20de,cuando%20hablamos%20de%20predicciones%20multiclase.

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• El aprendizaje automático utiliza estos algoritmos programados que reciben y analizan datos de entrada para predecir los valores de salida dentro de un rango aceptable.
• A medida que se introducen nuevos datos en estos algoritmos, aprenden y optimizan sus operaciones para mejorar el rendimiento, desarrollando “inteligencia” con el tiempo.

Machine learning:

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Cada una de estas áreas desarrolla modelos y herramientas que en la mayoría de los casos se apoyan en programas de computadora originando nuevas maneras de programarlas, esto da origen a nuevos modelos computacionales.

Machine learning:

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Modelos Computacionales

Machine learning:

Machine learning:

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Machine learning:

Machine learning:

Figura recuperada de: Introducción a la inteligencia artificial módulo 1: fundamentos de la inteligencia artificial 1.1 introducción. (n.d.). https://www.frba.utn.edu.ar/wp-content/uploads/2021/02/IIA-mod1-Fundamentos.pdf

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Sistemas de producción

Este modelo computacional combina un modelo de simulación con un algoritmo de optimización. Permitiendo que cada empresa aproveche sus factores productivos logrando resultados eficientes y económicos para sus desempeños.

Figura recuperada de: Ramírez, M. (2020, July 14). Un sistema computacional que puede optimizar la producción de las plantas eléctricas. Transferencia Tec. https://transferencia.tec.mx/2020/07/14/un-sistema-computacional-que-puede-optimizar-la-produccion-de-las-plantas-electricas/

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Programación Orientada a Objetos

Es un modelo de programación en el que el diseño de software se organiza alrededor de datos u objetos. Se enfoca en los objetos que los programadores necesitan manipular, en lugar de centrarse en la lógica necesaria para esa manipulación.

Figura recuperada de: Universidad Europea. (2022, August 24). Programación orientada a objetos. Universidad Europea; Universidad Europea. https://universidadeuropea.com/blog/programacion-orientada-objetos/

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Redes Neuronales

Son un modelo computacional que permite simular el comportamiento del cerebro humano. Está formada por neuronas artificiales, que son unidades o nodos que reciben información del exterior o de otras neuronas, de manera similar a los impulsos nerviosos que reciben las neuronas del cerebro humano, las procesan y generan un valor de salida que alimenta a otras neuronas de la red o son la salida hacia el exterior de la red.

Figura recuperada de: Universidad Europea. (2022, August 24). Programación orientada a objetos. Universidad Europea; Universidad Europea. https://universidadeuropea.com/blog/programacion-orientada-objetos/

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¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo llamado neurona. Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red posee a su vez un peso, un valor numérico, con el que modifica la entrada recibida. Los nuevos valores obtenidos salen de las neuronas y continúan su camino por la red. Este funcionamiento puede observarse de forma esquemática en la siguiente imagen.

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Figura recuperada de: Atria Innovation. (2019, October 22). Qué son las redes neuronales y sus funciones | ATRIA Innovation. ATRIA Innovation. https://www.atriainnovation.com/que-son-las-redes-neuronales-y-sus-funciones/

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Programación Funcional (PF)

Es un paradigma de programación basado en seguir un patrón declarativo. Este está compuesto de funciones puras, que evitan los efectos secundarios, los datos mutables y el estado compartido.

Figura recuperada de: IONOS Digital Guide. (2020, February 11). IONOS. IONOS Digital Guide. https://www.ionos.es/digitalguide/paginas-web/desarrollo-web/programacion-funcional/

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Programación Lógica

Paradigma de programación basado en la lógica de primer orden. La programación lógica estudia el uso de la lógica para el planteamiento de problemas y el control sobre las reglas de inferencia para alcanzar la solución automática.

Figura recuperada de: Programación lógica UNAL. (2023). Github.io. https://ferestrepoca.github.io/paradigmas-de-programacion/proglogica/logica_teoria/proglogica.html

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Estos nuevos modelos computacionales permiten una nueva (distinta) forma de programar computadoras, y pasar de las formas algorítmicas (o procedurales) a las formas no algorítmicas (o declarativas). Se puede decir que se pasa del procesamiento de datos al procesamiento de conocimientos.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Figura recuperada de: Introducción a la inteligencia artificial módulo 1: fundamentos de la inteligencia artificial 1.1 introducción. (n.d.). https://www.frba.utn.edu.ar/wp-content/uploads/2021/02/IIA-mod1-Fundamentos.pdf

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Estas nuevas formas de programar nos permite abordar problemas mediante técnicas y herramientas con las cuales se pueden abordar problemas en forma más o menos rutinaria.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Tipos de Inteligencia Artificial

Machine learning:

Machine learning:

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Sistemas que piensan como humanos

• Automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales.

Figura recuperada de: Sarabia, D. (2019, June 5). Qué son las redes neuronales y por qué vamos a oír hablar cada vez más sobre ellas. ElDiario.es. https://www.eldiario.es/tecnologia/redes-neuronales-vamos-oir-hablar_1_1521880.html

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Sistemas que actúan como humanos

• Se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas. Es el caso de los robots.

Figura recuperada de: Söllner, T. (2017, April 25). Diversos robots industriales. Dreamstime.com. https://es.dreamstime.com/foto-de-archivo-diversos-robots-industriales-image91065375

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Sistemas que piensan racionalmente

• Intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, es decir, se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia. Los sistemas expertos se engloban en este grupo.

Figura recuperada de: Vive UNIR. (2022, March 29). ¿Qué es un sistema experto? Usos y aplicaciones en Inteligencia Artificial. UNIR; UNIR. https://www.unir.net/ingenieria/revista/sistema-experto/

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Sistemas que actúan como racionalmente

• Idealmente, son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.

Figura recuperada de: Carlos López Jurado. (2010, May 8). Agentes inteligentes: qué son, aplicaciones y tipos. Ccm.net; CCM. https://es.ccm.net/aplicaciones-e-internet/profesional/949-que-son-los-agentes-inteligentes/

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Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la actualidad

Machine learning:

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Procesamiento de lenguaje natural

Los chatbots (charlas virtuales entre un cliente humano y una máquina) son una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial ampliamente utilizadas hoy en día. Gracias al procesamiento de lenguaje natural, podemos relacionarnos con una de estas Inteligencias Artificiales casi del mismo modo que lo haríamos con cualquier ser humano.

Figura recuperada de: ¿Qué es un chatbot? (s. f.). https://www.freshworks.com/latam/live-chat-software/chatbots/what-is-a-chatbot/

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Incremento de los robots no físicos

La mayoría de robots actuales no son físicos. Al menos, muchos de ellos funcionan con un hardware bastante limitado, mientras que su principal activo reside en el software que manejan y que constituye realmente la Inteligencia Artificial que hay detrás. Un ejemplo son los electrodomésticos enlazados a sistemas domóticos.

Figura recuperada de: Zouhair. (2017, March 5). Domotica; Conceptos. Blogspot.com; Blogger. http://opendomotica.blogspot.com/2017/03/domotica-conceptos.html

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Automatización de procesos industriales

Esta tecnología permite agilizar múltiples procesos productivos, además de eliminar de ellos el factor de error humano. Actualmente se utilizan en la mayoría de procesos industriales, así como en procesos relacionados con la logística y la distribución de mercancías que sigue a los procesos de producción.

Figura recuperada de: Naumov, E. (2016, 15 julio). Ejemplo del proceso de producción. Dreamstime.com. https://es.dreamstime.com/stock-de-ilustraci%C3%B3n-ejemplo-del-proceso-de-producci%C3%B3n-image74364746

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Selección de contenidos

Es un aplicación de la Inteligencia Artificial que se aplica, sobre todo, en los entornos de redes sociales. Gracias al análisis de datos y el Big Data, las Inteligencias Artificiales seleccionan los contenidos que más se ajustan a nuestros gustos y preferencias.

Figura recuperada de: IA y las redes sociales - Instituto Internet. (2020, July 13). Instituto Internet. https://www.institutointernet.com/blog/ia-rrss/

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Entornos beneficiados

Machine learning:

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Climático

Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético, etc.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Agrícola

Plataformas específicas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Logística y transporte

La Inteligencia Artificial es útil para la hora de evitar colisiones o atascos y también para optimizar el tráfico. Tesla ha desarrollado un sistema gracias al cual, cuando uno de sus coches transita una ruta por primera vez, comparte la información con el resto.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Educación

La Inteligencia Artificial puede sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Comercial

Posibilita hacer pronósticos de ventas y elegir el producto adecuado para recomendárselo al cliente. Empresas como Amazon utilizan robots para identificar si un libro tendrá o no éxito, incluso antes de su lanzamiento.

Figura recuperada de: Alexey Ferapontov. (2020, November 30). Las estafas más comunes en Amazon. Kaspersky.com; Kaspersky. https://latam.kaspersky.com/blog/amazon-related-phishing-scam/20620/

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Finanzas

Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a los bancos a detectar el fraude, predecir patrones del mercado y aconsejar operaciones a sus clientes.

elEconomista.es. (2018, June 8). Cómo afecta y afectará la Inteligencia Artificial al sector financiero. Eleconomista.es; elEconomista. https://www.eleconomista.es/banca-finanzas/noticias/9195944/06/18/Como-afecta-y-afectara-la-Inteligencia-Artificial-al-sector-financiero.html

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Países con mejor avance en Inteligencia Artificial

Machine learning:

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Estados Unidos de América

Es indiscutiblemente el principal centro de desarrollo de la inteligencia artificial, con un ecosistema fuerte en este campo, y abundantes recursos de financiación.

elEconomista.es. (2018, June 8). Cómo afecta y afectará la Inteligencia Artificial al sector financiero. Eleconomista.es; elEconomista. https://www.eleconomista.es/banca-finanzas/noticias/9195944/06/18/Como-afecta-y-afectara-la-Inteligencia-Artificial-al-sector-financiero.html

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El 40% de las empresas de IA mundiales están en este país. Con gigantes tecnológicos como Google, Facebook y Microsoft a la vanguardia de la investigación impulsada por la IA.

Figuras recuperadas de: https://images.google.com/imghp?hl=es&gl=jp&gws_rd=ssl

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China

El gobierno de China ha estado invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de IA, tomando así medidas para tratar de superar a los EE.UU. en esta nueva carrera tecnológica.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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China cuenta con un 11% aproximado de las empresas globales de IA afincadas en ese país. Grandes empresas como Alibaba, Baidu y Tencent participan activamente en el desarrollo de las capacidades de IA de China.

Figuras recuperadas de: https://images.google.com/imghp?hl=es&gl=jp&gws_rd=ssl

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Reino Unido

El continente europeo tiene su propio representante. El Reino Unido tiene una cuota de participación de 7 % y es uno de los que cuenta con mayor inversión privada para inteligencia artificial. Se estima que cuentan con más de 120 empresas potenciadas por inteligencia artificial.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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Canadá

Con una participación del 3,8 % en el mercado, Canadá busca superar al Reino Unido y a China en representación por inteligencia artificial. Su fuerte es el deep learning y su inversión es cercana a los 125 millones a largo plazo.

Figura recuperada de: https://www.pexels.com/es-es/

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ChatGPT

Machine learning:

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¿Qué es ChatGPT?

ChatGPT es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3, desarrollado por la empresa OpenAI.

Figura recuperada de: de, C. (2022, December 12). chatbot de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Wikipedia.org; Wikimedia Foundation, Inc. https://es.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

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Es un modelo con más de 175 millones de parámetros, y entrenado con grandes cantidades de texto para realizar tareas relacionadas con el lenguaje, desde la traducción hasta la generación de texto.

Figura recuperada de: Naranjo, M. (2023, 4 febrero). Guía definitiva de ChatGPT: qué es, cómo funciona, ejemplos de uso, trucos y mejores alternativas. Computer Hoy. https://computerhoy.com/tecnologia/guia-definitiva-chatgpt-como-funciona-ejemplos-uso-trucos-mejores-alternativas-1191486

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Lo sorprendente de esta IA es que las respuestas son acertadas y muy completas, además se expresa de manera natural, lo que hace muy complicado distinguir el texto generado por ChatGPT de uno escrito por una persona real.

Figura recuperada de: Herrero, M. (2023, January 12). ¿Qué es ChatGPT? descubre y aprende con Inteligencia artificial. Escuela de Internet. https://www.escueladeinternet.com/que-es-el-chatgpt/

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Figura recuperada de: TechHub. (2023, January 26). What is ChatGPT? Can ChatGPT dethrone Google? latest updates in 2023. Latest Technology News Headlines and Gaming Information; The Web Noise. https://thewebnoise.com/chatgpt/

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¿Qué es ChatGPT?

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Machine learning:

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6.3 Computación Cuántica

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Machine learning:

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Computación Cuántica

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¿Qué es?

• Una tecnología que aprovecha las leyes de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos para las computadoras tradicionales.
• Un paradigma de computación distinto al de la informática clásica.

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• Un computador cuántico no tiene ni disco duro, ni memoria RAM, ni gráficos.
• Es un sistema puramente computacional en el que de momento no hay entornos de desarrollo, ni compiladores o lenguajes de programación como los conocemos en la computación clásica.

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Algoritmo de Shor

Utiliza el concepto del paralelismo cuántico para encontrar los factores primos a partir de un producto dado.

• Permitiría romper muchos de los sistemas de criptografía actuales
• Con esto se demostró la importancia de lo que podría llegar a ser la computación cuántica.

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¿Qué conocemos de computación clásica?

• Lenguajes estandarizados como Java, C o Python.
• Una PC o Laptop son de uso cotidiano, su arquitectura las permite transportar o desarmar con facilidad.
• Uso de sistemas operativos como Windows, Linux o Mac OS.

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• A medida que evoluciona la tecnología aumenta la escala de integración y caben mas transistores en el mismo espacio.
• Cada vez se fabrican microchips mas pequeños ya que cuanto mas pequeño es el dispositivo, mayor velocidad de proceso se alcanza

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• Sin embargo no podemos hacer los chips infinitamente pequeños.
• Existe un limite en el cual dejan de funcionar correctamente.

• Llegando a la escala de nanómetros, los electrones se escapan de los canales por donde deberían circular.

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Efecto Túnel

• Ocurre cuando un electrón puede atravesar una barrera de potencial, lo que estaría prohibido en la física clásica ya que el electrón rebotaría como una pelota.
• Se puede decir que es una de las consecuencias matemáticas de la resolución de la Ecuación de Schrödinger.

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• Por lo tanto, según el principio de incertidumbre de Heisenberg, al resolver la ecuación obtenemos cierta probabilidad de que una partícula pueda aparecer al otro lado de la barrera de potencial.

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¿Qué es un Bit?

• Binary Digit o Digito Binario, puede ser representado por dos valores: 0 o 1
• En informática, bit es la unidad mínima de información. Se utiliza para representar la contraposición entre dos valores ( apagado y encendido, falso y verdadero, abierto y cerrado).

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¿Qué es un Cúbit?

• Es un sistema cuántico con dos estados propios y que puede ser manipulado arbitrariamente.
• Solo puede ser descrito correctamente mediante la mecánica cuántica, y solamente tiene dos estados bien distinguibles mediante medidas físicas.
• Mientras que un bit puede tener el valor de 0 o 1, un cúbit puede un valor que sea una superposición cuántica de 0 y 1.

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• Los Cúbits cuentan con las propiedades cuánticas de superposición y entrelazamiento.
• SUPERPOSICION: es la posibilidad de los cúbits para representar numerosas combinaciones posibles de 1 y 0 al mismo tiempo.

• ENTRELAZAMIENTO: es la generación de pares de cúbits entrelazados, lo que significa que dos miembros de un par existen en un solo estado cuántico.
• Este fenómeno permite que dos partículas separadas entre si por una enorme distancia sean capaces de “comunicarse” sin tener un canal de transmisión entre las dos.

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• Las propiedades de superposición y entrelazamiento son la base de la física cuántica.
• Por lo tanto, los ordenadores cuánticos no son intuitivos, no se pueden entender, su naturaleza va en contra de nuestra intuición o pensamiento científico.

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Conceptos generales

• Registro Cuántico: Varios cúbits juntos forman un registro cuántico.

• Paralelismo Cuántico: Es la posibilidad de representar simultáneamente los valores de n cúbits.

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• Puertas lógicas cuánticas: En los circuitos cuánticos se aplican puertas lógicas sobre los cúbits. Cualquier algoritmo cuántico se expresa como una serie de puertas lógicas cuánticas que actúan sobre uno o varios cúbits.
• Las puertas lógicas cuánticas tienen ciertas diferencias comparadas con las que se usan en los circuitos digitales convencionales.
• Todas las puertas lógicas cuánticas son reversibles, es decir, que es posible invertir su acción mediante otra puerta lógica.

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• Cualquier transformación unitaria define una compuerta cuántica valida. Esto es un diferencial sustancial con la computación clásica, en la cual existe un conjunto finito de compuertas no triviales.
• Las compuertas clásicas están construidas mediante cables y compuertas lógicas, similarmente, las compuertas cuánticas contienen compuertas que describen los cambios sobre estados cuánticos.
• Mientras que un estado clásico evoluciona mediante funciones booleanas, un estado cuántico evoluciona mediante transformaciones lineales.

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Operadores de Pauli y compuerta Hadamard

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Imagen recuperada: Mordetski, A. 2022. Resolución de sistema de ecuaciones con computación cuántica. Tesis. Universidad ORT Uruguay. https://dspace.ort.edu.uy/bitstream/handle/20.500.11968/4788/Material%20completo.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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Esfera de Bloch

• Es una representación de un Cúbit, el bloque de construcción fundamental de los computadores cuánticos.

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• A comienzos del siglo XX los físicos no podían describir correctamente el comportamiento de partículas muy pequeñas como electrones, núcleos de átomos y moléculas. El comportamiento de dichas partículas se describe correctamente con un conjunto de leyes físicas que denominamos Mecánica Cuántica.

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• A principios del siglo pasado, un reducido numero de físicos, entre los que podemos mencionar Bohr, Einstein, Born, Dirac, Schrodinger, Heisember, Jordan, contribuyeron a formalizar matemáticamente la teoría mecánica cuántica.

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El estudio de la Mecánica Cuántica se puede realizar siguiendo dos caminos diferentes.La primera vía consiste en analizar aquellos problemas físicos que la Mecánica Clásica es incapaz de resolver y que, sin embargo fueron interpretados correctamente por la Mecánica Cuántica.

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• Ley de radiación espectral del cuerpo negro .
• Efecto fotoeléctrico .
• Las capacidades caloríficas de los solidos.
• El espectro atómico del átomo de hidrogeno
• El efecto Compton

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• La segunda vía que podemos seguir es la axiomática.
• Partimos de unos postulados fundamentales a partir de los cuales se deducen resultados sobre el comportamiento de los sistemas físicos microscópicos.
• Estos resultados se contrastan con el experimento pudiéndose observar el mayor o menor acuerdo entre la teoría y los datos experimentales.

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• Puede llegar a ser difícil entender todo lo que cambia a lo que ya conocemos pero existe.
• Citando al físico ganador del Premio Nobel de Fisica de 1965, Richard Feynman:

“Creo que puedo afirmar, sin temor a equivocarme, que nadie entiende la Física Cuántica”

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Funcionamiento

Una computadora cuántica se caracteriza por utilizar la mecánica cuántica para aumentar su poder de procesamiento mediante el uso de cúbits en lugar de bits clásicos.

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Se buscan superar a las supercomputadoras mas poderosas de la actualidad, ya que los cúbits pueden procesar mas datos y probabilidades usando menos energía y tiempo que los bits clásicos.

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Fabricación

• En el mundo de los átomos y las moléculas, las reglas que rigen su comportamiento son cuánticas.
• En nuestro mundo, el mundo de las manzanas y otras cosas que caen, las reglas son clásicas.
• Para construir un ordenador cuántico, lo que debemos hacer es utilizar nuestro conocimiento clásico para construir y controlar un sistema cuántico.

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• Los circuitos eléctricos de las computadoras cuánticas de superconductores, utilizan materiales como el aluminio para evitar que haya resistencia.
• La temperatura de estos circuitos es extremadamente baja, consiguiendo así que la disipación de energía no degrade la información cuántica.
• Para enfriar los circuitos se utiliza helio liquido.

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• Al mencionar átomos o partículas se puede creer que las computadoras cuánticas pueden llegar a ser sistemas muy pequeños.
• Si se utilizan circuitos cuánticos que no son posibles de ver a simple vista por el ojo humano.
• Pero el verdadero tamaño reside en la maquinaria que se utiliza para enfriar y controlar.

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• Existen dos posibles formas de fabricar los cúbits de un procesador cuántica.
• Usando superconductores o usando Silicio.
• Un chip superconductor es básicamente un circuito RF de alta calidad, con un oscilador LC no lineal.

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• Google e IBM usan cúbits de materiales superconductores que requieren temperaturas cercanas al cero absoluto, enfriados con sistemas de refrigeración que usan isotopos de Helio.
• Estor ordenadores requieren de largos cables que generan campos magnéticos de microondas para controlar la orientación de los cúbits.

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• Con el Silicio, la tecnología es similar a un transistor.
• Las ventajas de los chips cuánticos de Silicio es la facilidad de fabricación y la posibilidad de integrar mas cúbits en un espacio pequeño.
• Además se pueden trabajar con temperaturas ligeramente mayores que los superconductores.

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• El silicio es un material ideal para crear ordenadores cuánticos debido a sus propiedades.
• Aunque los ordenadores cuánticos de silicio operaria de forma fundamentalmente diferente a los computadores clásicos, el nivel de desarrollo en calidad el material, crecimiento de los cristales y la tecnología de fabricación de silicio no tiene rival en el mundo.

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• Cables Superconductores:

La superconductividad es un estado de la materia en el cual el material manifiesta la propiedad de resistencia eléctrica nula debajo de cierta temperatura.Los cables superconductores son la tecnología que en la actualidad se vienen investigando y utilizando en países como Japón y Estados Unidos.

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• El cable superconductor esta formado por múltiples cintas superconductoras que son enrollados en espiral alrededor de un núcleo central llamado Forme.
• Estas cintas son cubiertas por un aislante eléctrico y luego por una capa superconductora. Todo esto constituye el centro del cable superconductor.
• Este arreglo es colocado dentro de un tubo aislante térmico por el cual fluye nitrógeno o helio liquido.

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• Los cables superconductores están formados de dos componentes específicos: la envoltura criogénica y los alambres superconductores.

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Imagen recuperada: El sueño de la computación cuántica - Revista ¿Cómo ves? - Dirección General de Divulgación de la Ciencia de la UNAM

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• Esta aislado herméticamente, protegido de la radiación electromagnética y de perturbaciones ambientales.
• La zona donde se encuentra el procesador cuántico es la mas fría de la computadora, llegando a una temperatura de 15 milikelvins (-273.14°C)

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• Todo el mecanismo se encuentra recubierto por un cilindro y guardado en un cubículo de vidrio para protegerlo, mantener la temperatura, aislarlo del exterior y absorber las vibraciones.

• Nadie, salvo los investigadores y personas que trabajan con estas tecnologías, pueden acercarse a las computadoras cuánticas.

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Ordenador cuántico de IBM de la serie “Q System One” en el CES 2020

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Ordenador cuántico en el laboratorio de computación cuántica del Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM en Yorktown Heights, Nueva York.

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5.4 Industria 4.0

Componentes principales:

Additive manufacturing (Digital to Physical)

Dispositivos de última generación utilizados para lograr la manufactura tanto de prototipos iniciales rápidamente como modelos de producción final.

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• Es necesario enfriar los circuitos cuánticos, llegando casi al cero absoluto , a cero grados kelvin (-273.15 °C).
• A temperatura ambiente, todo es clásico
• A temperaturas tan bajas se puede lograr que las cosas sean cuánticas.

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Para asegurarse de que las condiciones en las que opera un ordenador cuántico son las idóneas y encontrar posibles aplicaciones, hay todo un equipo de profesionales detrás.

Físicos cuánticos, ingenieros de materiales, ingenieros de microondas, ingenieros electrónicos y programadores se encargan del desarrollo del hardware.

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• Mientras tanto, físicos teóricos, expertos en ciencias de la comunicación y matemáticos se ocupan del desarrollo de las aplicaciones.
• Todos trabajan en laboratorios que persiguen un objetivo común: alcanzar un nueva era de la computación.

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Trampa de iones

• Esta tecnología consiste en atrapar iones utilizando campos eléctricos, magnéticos, o una combinación de ambos para que funciones como cúbits.
• Con el fin de aislar a los cúbits del ambiente y reducir el ruido ambiental de forma que no interacciones con nada, se introducen en una cámara de ultra alto vacío.

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• La empresa IonQ, utiliza iones atrapados para la construcción de computadoras cuánticas.
• Utilizan átomos de Iterbio, ya que una vez que se consigue que estén en un estado cuántico de forma estable, pueden permanecer así mucho tiempo.

• El iterbio se utiliza para la fabricación de relojes atómicos.

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• Chip cuántico de iones atrapados de la empresa IonQ.
• Los láseres que se utilizan reducen el ruido y hace que los cúbits se queden en ese estado casi estacionario

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Aplicaciones

• Las áreas donde se pueden aprovechar estas tecnologías va desde la transportación instantánea de información en nuestro planeta o universo.
• Seguridad “inhackeable” de las comunicaciones.
• Llevar al Big Data a confines hasta ahora impracticables

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¿Qué puede aportar la computación cuántica a la industria 4.0?

• Poder usar ordenadores cuánticos para resolver problemas de logística asociados con la cadena de suministro, entrega, almacenamiento y distribución de productos.
• Realizar los cálculos de distribución de tiempos y los costos puede llegar a una tarea enorme para una computadora normal, lo cual podría resolverse sin contratiempos en una computadora cuántica.

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• Se contempla el uso en servicios de transporte, teniendo en cuenta datos de flujo de trafico, horas pico, densidad de personas, etc.
• Con una computadora cuántica se pueden establecer las mejores rutas, zonas importantes, para ofrecer un servicio mas eficaz en tiempo real.

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• Tareas que pueden llegar a ser cotidianas pero que pueden generar un mayor impacto en su eficiencia gracias al rápido procesamiento de información.

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Empresas en Computación Cuántica

• IBM: Empresa estadounidense, pionera en tecnología y computación cuántica. Mostrando avances a lo largo de los años y siendo de las mas importantes en esta rama.

• IBM: Empresa estadounidense, pionera en tecnología y computación cuántica. Mostrando avances a lo largo de los años y siendo de las mas importantes en esta rama.

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• Xanadu: Empresa canadiense que es la primera en ofrecer una plataforma de computación cuántica basada en la fotónica.
• Utilizando luz en lugar de superconductores, permitiendo que sus computadoras trabajen a temperatura ambiente.

• D-Wave Systems: de las primeras empresas en ofrecer acceso en la nube en tiempo real a recursos de computación cuántica. 151

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Fuentes Consultadas

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