Durante los últimos 12 meses, hemos visto avances significativos en diversas áreas de la tecnología, que van desde vehículos eléctricos a tecnologías de realidad mixtapero gran parte de la conversación ha estado dominada por inteligencia artificial (AI).
Si bien los grandes modelos de lenguaje (el estándar de oro actual, que se basa en redes neuronales que impulsan todo, desde Windows Copilot hasta ChatGPT) han mejorado gradualmente en 2024, este fue el año en que los riesgos existenciales de la IA se volvieron inquietantemente claros.
Otra área preparada para una transformación dramática es computación cuánticadonde cada mes se informaban nuevos avances. Las máquinas no sólo son cada vez más grandes y potentes, sino que también se vuelven más confiables, a medida que los científicos se acercan cada vez más a máquinas que superan a las mejores supercomputadoras. Algunos de los mayores avances se produjeron en la corrección de errores, que es un problema clave que debe resolverse antes de que las computadoras cuánticas puedan desarrollar su potencial.
Y en el mundo de la electrónica, los científicos se acercan cada vez más a la realización de un componente hipotético conocido como «memoria universal» que, de lograrse, transformará los dispositivos que utilizamos a diario.
Estos son los desarrollos tecnológicos más transformadores de 2024.
Estamos más cerca de comprender los riesgos existenciales de la IA
Este año, las empresas de IA lanzaron modelos de lenguajes grandes cada vez mejores, incluido el o1 de OpenAI, el evo modelo de predicción de mutaciones genéticas y el ESM3 modelo de secuenciación de proteínas. También vimos mejores métodos de procesamiento y entrenamiento de IA, como una nueva herramienta que acelera la generación de imágenes hasta ocho veces y un algoritmo que puede comprimir estos modelos para que sean lo suficientemente pequeño como para ejecutarse localmente en su teléfono inteligente.
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Pero este fue también el año en el que las amenazas existenciales asociadas a la IA se pusieron de relieve. En enero, un estudio demostró que el uso generalizado Los métodos de capacitación en seguridad no lograron eliminar el comportamiento malicioso. en modelos que habían sido «envenenados» o diseñados para mostrar tendencias dañinas o indeseables.
El estudio, descrito por sus autores como «legítimamente aterrador», encontró que en un caso, una IA maliciosa aprendió a reconocer el desencadenante de sus acciones maliciosas y, por lo tanto, trató de ocultar su comportamiento antisocial a sus manipuladores humanos. Por supuesto, podían ver lo que la IA realmente estaba «pensando» todo el tiempo, pero este no sería siempre el caso en el mundo real.
Estamos forjando un camino viable hacia computadoras cuánticas útiles
Fueron 12 meses muy ocupados computación cuántica investigación. En enero, la empresa de computación cuántica QuEra creó una nueva máquina con 256 qubits físicos y 10 «qubits lógicos»: colecciones de qubits físicos unidos a través de entrelazamiento cuántico – eso reduce los errores al almacenar los mismos datos en diferentes lugares. En su momento, ésta fue la primera máquina con corrección de errores cuánticos incorporada. Pero equipos de todo el mundo están intentando reducir la tasa de error en los qubits.
El gran avance en la corrección de errores se dio a conocer en diciembre, cuando los científicos de Google anunciaron que habían construido una nueva generación de unidades de procesamiento cuántico (QPU) que lograron un hito importante en la corrección de errores, donde, a medida que aumenta la cantidad de qubits, corrige más errores de los que introduce. Esto conducirá a reducciones exponenciales de errores a medida que aumente el número de qubits entrelazados.
El Nuevo chip Willow de 105 qubitsque es un sucesor de Sycamore, logró lograr un resultado impresionante en la evaluación comparativa, resolviendo un problema en cinco minutos que una supercomputadora habría tardado 10 septillones de años en resolver: eso es mil billones de veces la edad del universo.
La «memoria universal» se acerca cada vez más a la realidad: esto es lo que significa para los dispositivos que utilizamos
Si bien este año se presentaron varios componentes informáticos innovadores, incluido un nuevo tipo de Almacenamiento de datos que puede soportar calor extremo.así como un Chip de computadora con infusión de ADN — algunos de los mayores avances se produjeron en el desarrollo de la «memoria universal». Este es un tipo de componente que aumentará drásticamente la velocidad de la computación y reducirá el consumo de energía.
Todas las computadoras usan dos tipos de memoria a la vez: memoria a corto plazo, como la memoria de acceso aleatorio (RAM), y almacenamiento a largo plazo, como unidades de estado sólido (SSD) o memoria flash. La RAM es increíblemente rápida pero requiere un suministro de energía constante; toda la memoria almacenada en la RAM se elimina tan pronto como se apaga la computadora. Los SSD, por el contrario, son relativamente lentos pero pueden retener información sin energía.
La memoria universal es un tercer tipo de memoria que combina lo mejor de los dos primeros tipos y, en 2024, los científicos se acercaron cada vez más a hacer realidad esta tecnología.
A principios de año, los científicos demostraron que un nuevo material denominado «GST467» era un candidato viable para la memoria de cambio de fase – un tipo de memoria que crea unos y ceros de datos informáticos cuando cambia entre estados de alta y baja resistencia en un material similar al vidrio. Cuando cristaliza representa 1 y libera una gran cantidad de energía. Cuando se derrite, representa 0 y absorbe la misma cantidad de energía. En las pruebas, este material demostró ser más rápido y eficiente que otros candidatos a memoria universal, como ULTRARAMel principal candidato actual.
Otros candidatos también son prometedores… y extraños. En abril, por ejemplo, los científicos propusieron que una extraña cuasipartícula magnética conocida como «Skyrmion» algún día podría usarse en la memoria universal en lugar de electrones.. En el nuevo estudio, aceleraron los skyrmions desde sus velocidades normales de 100 metros por segundo (aproximadamente 225 mph o 362 km/h), que es demasiado lento para ser utilizado en la memoria informática, a 2000 mph (3200 km/h). .
Luego, hacia finales de año, los científicos Descubrió accidentalmente otro material que podría usarse para la memoria de cambio de fase.. Éste redujo los requisitos de energía para el almacenamiento de datos hasta mil millones de veces. Este descubrimiento se produjo por pura casualidad, lo que demuestra que, en el mundo de la ciencia y la tecnología, es posible que nunca se sepa qué tan cerca se está de un gran avance.
