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Científica india expuso en seminario de la Universidad Santa Maríaviernes, 23 noviembre 2018

El futuro de la Inteligencia Artificial discutió Anima Anandkumar, directora de Machine Learning Research en NVidia, en el el USM Tech Innovation Summit 2018 organizado por la Universidad Técnica Federico Santa María.


El martes 20 de noviembre, en CasaPiedra, se celebró una nueva versión de la USM Tech Innovation Summit 2018, la tercera cumbre tecnológica que organiza la Universidad Técnica Federico Santa María y que busca contribuir a trazar las políticas nacionales en la era de la transformación digital. Probablemente, la estrella del encuentro fue Anima Anandkumar, directora de Machine Learning Research en Nvidia, y quien hasta hace pocos meses fue la científica principal de Amazon Web Services (AWS). Anima es, además, profesora del Departamento de Computación y Ciencias Matemáticas  de Caltech.

Después de su presentación sobre Inteligencia Artificial, conversamos en un sofá.

¿Qué opina de la computación cuántica?

—Hay mucha investigación interesante ahora. Muchos teóricos sobre este tema en Caltech con los que he conversado…

¿Funciona realmente la computación cuántica?

Bueno, ése es el tema; ése es el problema, todavía no tenemos claro cómo hacerla funcionar de manera práctica. Estamos llegando allí. Estamos haciendo mejoras. Pero, en esto, la estabilización es todavía un gran problema. De esa manera, no será confiable para la computación. Hay muchas promesas, pero todavía no sabemos si va a ser factible.

Se ha hablado mucho de los computadores cuánticos que vende D-Wave Systems, de Canadá.

—Eso no es computación cuántica. Eso es falso.

Así me lo dijo también el profesor Luis Foa, del Departamento de Física de la Universidad de Chile.

—Tratan de simular ahí un sistema cuántico, pero no tiene nada de eso. Puedes hacer eso en una GPU; puedes hacer eso en un supercomputador —se ríe—. Los investigadores han estado haciendo eso por mucho tiempo.

En su presentación mencionó que la Ley de Moore (que establece que el número de transistores dentro de un chip se duplica cada dos años) ya no sigue avanzando como antes…

—Ahora está como en una meseta. Eso se debe a que ya estamos alcanzando los límites físicos, de modo que es más difícil. Ya no es posible miniaturizar a la mitad cada cierto tiempo.

En comparación, ¿cuál es la ventaja de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que fabrica Nvidia?

—Es un paradigma distinto de programación. Se puede hacer todo muy rápido, y coordinar muy bien todas las operaciones, lo que permite acelerar todo el proceso.

Según el Foro Económico Mundial, ahora India es uno de los diez países más poderosos del mundo.

—Hay mucho talento. Ponen mucho énfasis en la educación y en la tecnología. En los liceos e incluso antes, los niños se interesan en la computación. Todavía quedan desafíos de infraestructura, pero las personas son apasionadas acerca de la educación, y la ven como una manera de mejorar. Una cosa que a mí me impresiona en la India es que hay muchas mujeres involucradas en tecnología. Tener alrededor de 50% de mujeres en muchas escuelas de Ingeniería es sorprendente.

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