Innovación

Gráficos, computación cuántica y su papel futuro en la analítica

Los gráficos se utilizan en matemáticas, ingeniería e informática, y se están desarrollando como tecnología en el análisis de TI. Así es como se relacionan con la computación cuántica.

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Imagen: iStock/monsitj

Un gráfico es una colección de puntos, llamados vértices, y las líneas entre estos puntos se llaman aristas. Los gráficos se utilizan en matemáticas, ingeniería e informática, y se están desarrollando como tecnología en el análisis de TI.

«Los gráficos pueden ser mucho más flexibles que otros gráficos [artificial intelligence] Steve Reinhardt, vicepresidente de desarrollo de productos de Quantum Computing Inc., que fabrica software de computación cuántica que se ejecuta en gráficos. «Por ejemplo, si estuviera almacenando datos de pacientes y quisiera agregar una dimensión para rastrear el evento improbable de dar positivo por coronavirus después de la vacunación, el gráfico solo consumiría una proporción de la cantidad de pacientes que experimentaron el almacenamiento de eventos raros. «

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Los gráficos pueden ser un dolor de cabeza, así que vamos a desglosarlo.

Si desea mapear muchas relaciones diferentes entre datos, el software de base de datos como SQL o NoSQL sería una técnica lógica. Luego, los programas analíticos operan con estos datos y comprenden cómo se relacionan entre sí para obtener información que pueda responder consultas comerciales específicas.

Desafortunadamente, para manejar todas las relaciones de datos en el ejemplo del paciente de Reinhardt, la base de datos relacional tendría que recorrer todos los registros de pacientes y almacenarlos para identificar el subconjunto de pacientes que dieron positivo por coronavirus después de la vacunación. Para un hospital promedio, este procesamiento podría involucrar cientos de miles de registros de pacientes y todos sus múltiples vínculos con el coronavirus y las vacunas.

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Ahora pongamos el mismo problema en un gráfico. El gráfico usa puntos de datos, líneas que conectan esos puntos y vértices que muestran dónde se cruzan las líneas porque tienen un contexto compartido común. Este contexto compartido permite que el gráfico identifique el subconjunto de pacientes que dieron positivo por COVID-19 después de la vacunación y almacene solo ese subconjunto de datos para su procesamiento. El tiempo de procesamiento se puede ahorrar ya que el gráfico puede identificar de manera inteligente subconjuntos de datos por sus relaciones antes del procesamiento de datos.

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A medida que TI se expande a más fuentes de datos para el análisis y el almacenamiento de datos, el procesamiento se volverá más complejo y engorroso. Aquí es donde la combinación de gráficos y computación cuántica algún día podría procesar datos más rápido que los métodos tradicionales.

«Los gráficos tienen un rico conjunto de técnicas analíticas fáciles de entender», dijo Reinhardt. “Algunos de ellos son conocidos por analizar gráficos que ocurren naturalmente, como el algoritmo PageRank que Google usó originalmente para medir la importancia de las páginas web y la identificación de personas influyentes en las redes sociales… Por eso nos enfocamos en hacer que estos algoritmos sean más prácticos. .”

Esto suena bien para TI, ya que hay suficiente conocimiento sobre gráficos y computación cuántica para usarlos.

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«Nuestro objetivo es desarrollar soluciones que eliminen la necesidad de que los usuarios conozcan los detalles de las computadoras cuánticas, incluidas las características arquitectónicas de bajo nivel como qubits, puertas, circuitos, acopladores y QUBO», dijo Reinhardt. «Hoy en día, los procesadores cuánticos casi nunca son más rápidos que los mejores métodos clásicos para resolver problemas del mundo real, por lo que los primeros usuarios deben tener expectativas adecuadas. Dicho esto, el rendimiento de los procesadores cuánticos ha aumentado significativamente, lo que permite la superioridad cuántica, el mundo real». La excelencia cuántica en los problemas mundiales puede no estar muy lejos, por lo que las organizaciones que dependen del dominio de la computación querrán prepararse para ese evento».

Este es el punto central: si bien la computación gráfica y cuántica aún son conceptos vagos para muchos profesionales de TI, es demasiado pronto para comenzar a incluirlos en las hojas de ruta de TI, ya que sin duda desempeñarán un papel en el efecto del análisis futuro.

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