El Fin Del Conocimiento - Bóveda 4/65 - IA Para Bien - 2021

graph LR classDef main fill:#f9f9f9, font-weight:bold, font-size:16px classDef urgency fill:#d4e6f1, font-weight:bold, font-size:14px classDef discovery fill:#d5f5e3, font-weight:bold, font-size:14px classDef AI_Q fill:#f9e79f, font-weight:bold, font-size:14px classDef quantum fill:#f5c6cb, font-weight:bold, font-size:14px classDef community fill:#fadbd8, font-weight:bold, font-size:14px classDef future fill:#f4d03f, font-weight:bold, font-size:14px A["La Urgencia de
Ciencia"] A --> B["Dario Gil:
Discute la urgencia de la ciencia 1"] B --> C["Avances:
Muchos problemas complejos permanecen 2"] B --> D["Acelerando el Descubrimiento:
Crítico para la toma de decisiones 3"] A --> E["Evolución del Descubrimiento:
Empírico, teórico,
computacional, IA 4"] E --> F["IA Mejora la Ciencia:
Iteraciones más rápidas,
mejores resultados 5"] E --> G["IA en Química:
Predecir reacciones,
laboratorios robóticos 6"] E --> H["Avances de IA:
Captura de carbono,
baterías, antivirales 7"] A --> I["Futuro de la Computación:
Convergencia de bits,
neuronas, qubits 8"] I --> J["Computación Cuántica:
Adecuada para problemas difíciles 9"] I --> K["Teoría Cuántica:
Computadoras a pequeña escala
demostradas recientemente 10"] I --> L["Construyendo Qubits:
Circuitos superconductores,
bajas temperaturas 11"] I --> M["Software Cuántico:
Computación cuántica
en la nube 12"] A --> N["Nube Cuántica de IBM:
250K usuarios,
360B circuitos 13"] N --> O["Despliegue Cuántico:
110 instituciones
explorando aplicaciones 14"] N --> P["Progreso Rápido:
1 a 65 qubits
en una década 15"] N --> Q["Hoja de Ruta:
1121 qubits,
menos errores para 2023 16"] N --> R["Criostato Goldeneye:
Alojar 1M qubits,
14 días de enfriamiento 17"] A --> S["Nuevas Comunidades:
Abordar desafíos
científicos colaborativamente 18"] S --> T["Comunidades de Descubrimiento:
Combinar propósito,
metodología, resultados 19"] S --> U["Consorcio COVID-19:
Colaboración de industria,
gobierno, academia 20"] S --> V["Formación Rápida:
Sin contratos,
600 petaflops,
85 proyectos 21"] S --> W["Inspiración Histórica:
Movilización en WWII,
creación de NSF 22"] S --> X["Reserva Científica:
Desplegar rápidamente
talento científico 23"] A --> Y["Urgencia de la Ciencia:
Habilitar nuevos
métodos de descubrimiento 24"] Y --> Z["Ventaja de Diversidad:
Integrar conocimiento
tradicional, métodos 25"] Y --> AA["IA Complementaria:
IA, cuántica,
inteligencia humana 26"] Y --> AB["Ciclo Completo:
De problemas
a soluciones 27"] Y --> AC["Ciclo Virtuoso:
Investigación fundamental,
impacto aplicado 28"] Y --> AD["Creatividad Necesaria:
Trabajo colaborativo
con propósito compartido 29"] Y --> AE["Invitación:
Únete al proyecto
de bien común de IBM 30"] class A main class B,C,D urgency class E,F,G,H discovery class I,J,K,L,M AI_Q class N,O,P,Q,R quantum class S,T,U,V,W,X community class Y,Z,AA,AB,AC,AD,AE future

Resumen:

1.- Dario Gil, Director de Investigación de IBM, discute la urgencia de la ciencia y la relación entre la revolución informática y las oportunidades científicas.

2.- A pesar de los avances, todavía hay muchos problemas complejos por resolver en el mundo, como lo destaca la pandemia actual.

3.- El camino a seguir es acelerar el descubrimiento científico para encontrar tratamientos y curas. La ciencia proporciona conocimiento crítico para la toma de decisiones en muchos dominios.

4.- El descubrimiento científico ha evolucionado de enfoques empíricos a teóricos a computacionales. La IA y los grandes datos están habilitando una nueva era de descubrimiento acelerado.

5.- La IA puede mejorar cada etapa del método científico: integrar conocimiento, generación de hipótesis, experimentación, pruebas y reporte de resultados para permitir iteraciones más rápidas.

6.- Aplicar IA al lenguaje de la química permite predecir reacciones y laboratorios robóticos autónomos para acelerar el descubrimiento de materiales por órdenes de magnitud.

7.- En los próximos 5 años, la química acelerada por IA podría llevar a avances en captura de carbono, fertilizantes, baterías, materiales electrónicos, antivirales y más.

8.- El futuro de la computación es una convergencia de bits (clásicos), neuronas (IA) y qubits (cuánticos), cada uno con fortalezas complementarias.

9.- Modelar la naturaleza, como las interacciones químicas, es un problema exponencialmente difícil para las computadoras clásicas que las computadoras cuánticas están bien equipadas para abordar.

10.- Aunque la teoría de la computación cuántica ha existido durante décadas, solo recientemente se han demostrado experimentalmente las primeras computadoras cuánticas a pequeña escala.

11.- Existen diferentes enfoques para construir qubits, como los circuitos superconductores utilizados por IBM. Los qubits deben mantenerse a temperaturas cercanas al cero absoluto.

12.- En el futuro, los circuitos cuánticos se llamarán desde el software para ejecutarse en computadoras cuánticas a través de la nube, similar a la computación clásica.

13.- En 2016, IBM puso la primera computadora cuántica en la nube. Ahora una comunidad de más de 250K usuarios ha ejecutado 360B circuitos cuánticos.

14.- IBM ha construido más de 22 computadoras cuánticas y las ha desplegado en la nube. 110 instituciones en todo el mundo están explorando aplicaciones de computación cuántica.

15.- En 10 años desde 2010 hasta 2020, IBM pasó de un dispositivo de 1 qubit a un procesador de 65 qubits, mostrando un progreso rápido.

16.- IBM anunció una hoja de ruta para 1121 qubits en 2023 con una reducción de errores de 100x, un punto de inflexión significativo hacia sistemas más grandes y poderosos.

17.- Para alojar 1 millón de qubits, IBM está construyendo un criostato de 10 pies de altura llamado "Goldeneye" que tarda 14 días en enfriarse a casi cero absoluto.

18.- Junto con la IA y la cuántica, se necesitan nuevas comunidades de descubrimiento para abordar la urgencia y complejidad de los desafíos científicos actuales.

19.- Las comunidades van más allá de individuos, instituciones y asociaciones al combinar propósito común, metodologías y compartir resultados a mayor escala.

20.- El Consorcio de Computación de Alto Rendimiento COVID-19 es un ejemplo de una comunidad masiva de descubrimiento a través de la industria, el gobierno y la academia.

21.- Formado en 5 días sin contratos, el consorcio tiene 40 miembros, 600 petaflops de poder de cómputo y 85 proyectos en ciencia básica, terapias y epidemiología.

22.- La colaboración sin precedentes se inspiró en ejemplos históricos como la movilización científica durante la Segunda Guerra Mundial y la creación de la NSF después.

23.- Una propuesta para crear una "Reserva de Preparación Científica", como la Guardia Nacional, para agregar y desplegar talento científico rápidamente cuando sea necesario.

24.- El proyecto Urgencia de la Ciencia tiene como objetivo ser un bien público para argumentar y habilitar nuevas formas de acelerar el descubrimiento científico.

25.- La diversidad de culturas, geografías e instituciones es una ventaja competitiva. El conocimiento tradicional debe integrarse con el método científico.

26.- Aunque la IA y la cuántica serán poderosas, son complementarias a la inteligencia humana. La tecnología por sí sola no automatizará todo: las personas siguen siendo críticas.

27.- Las comunidades de descubrimiento deben abarcar todo el ciclo, desde identificar problemas hasta implementar soluciones, no solo publicar artículos y detenerse.

28.- El descubrimiento inspira nuevos problemas a resolver, creando un ciclo virtuoso entre la investigación fundamental y el impacto aplicado cuando se hace de manera colaborativa.

29.- Para que la ciencia satisfaga las necesidades urgentes de la sociedad, necesitamos creatividad en cómo la academia, el gobierno, la industria y la ciudadanía trabajan juntos con un propósito compartido.

30.- Esta conversación es un punto de partida y una invitación para que la audiencia se una al "proyecto de bien común" de IBM para acelerar la ciencia juntos.

Bóveda del Conocimiento construida porDavid Vivancos 2024