Cómo evolucionará la supercomputación, según Jack Dongarra

La supercomputación de alto rendimiento, antes dominio exclusivo de la investigación científica, es ahora un recurso estratégico para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial cada vez más complejos. Esta convergencia de la IA y la HPC está redefiniendo no solo estas tecnologías, sino también la forma en que se produce el conocimiento y ocupa una posición estratégica en el panorama global.

Para hablar sobre la evolución de la HPC, WIRED se reunió en julio con Jack Dongarra, informático estadounidense que ha contribuido de forma clave al desarrollo de software de HPC durante las últimas cuatro décadas, tanto que en 2021 recibió el prestigioso Premio Turing. La reunión tuvo lugar en el marco de la 74.ª Reunión de Premios Nobel en Lindau, Alemania , que reunió a decenas de premios Nobel y a más de 600 científicos emergentes de todo el mundo.

Esta entrevista ha sido editada para mayor brevedad y claridad.

WIRED: ¿Cuál será el papel de la inteligencia artificial y la computación cuántica en el desarrollo científico y tecnológico en los próximos años?

Jack Dongarra: Diría que la IA ya desempeña un papel importante en la ciencia: la utilizamos de diversas maneras para contribuir al descubrimiento científico. Se utiliza en informática y nos ayuda a aproximarnos al comportamiento de las cosas. Por eso, considero la IA como una forma de obtener una aproximación y, quizás, refinarla con técnicas tradicionales.

Hoy en día, contamos con técnicas tradicionales de modelado y simulación, que se ejecutan en computadoras. Si se tiene un problema muy complejo, se recurre a una supercomputadora para comprender cómo calcular la solución. La IA hará que esto sea más rápido, mejor y más eficiente.

La IA también tendrá un impacto más allá de la ciencia: será más importante que internet cuando llegó. Será omnipresente en todo lo que hacemos. Se usará de maneras tan diversas que aún no hemos descubierto. Cumplirá una función mucho mayor que la que internet ha tenido en los últimos 15 o 20 años.

La computación cuántica es interesante. Es un área de investigación realmente maravillosa, pero creo que aún queda mucho por hacer. Hoy en día, existen ejemplos de computadoras cuánticas (el hardware siempre llega antes que el software), pero son muy primitivos. Con una computadora digital, pensamos en realizar un cálculo y obtener una respuesta. En cambio, la computadora cuántica nos dará una distribución de probabilidad de dónde está la respuesta, y se realizarán varias ejecuciones en la computadora cuántica, lo que llamaremos ejecuciones, y se obtendrán varias soluciones potenciales al problema, pero no se obtendrá la respuesta. Así que será diferente.

Con la computación cuántica, ¿estamos atrapados en un momento de euforia?

Creo que, lamentablemente, se ha sobrevendido; hay demasiada publicidad relacionada con la cuántica. Como resultado, la gente suele entusiasmarse con ella, pero luego no cumple ninguna de las promesas, y entonces el entusiasmo se desvanece.

Ya lo hemos visto antes: la IA ha pasado por ese ciclo y se ha recuperado. Y hoy, la IA es una realidad. La gente la usa, es productiva y nos será muy útil a todos. Creo que la tecnología cuántica tiene que pasar por ese invierno, cuando la gente se desanime, la ignore, y luego habrá gente brillante que descubra cómo usarla y cómo hacerla más competitiva con las tecnologías tradicionales.

Hay muchos problemas que resolver. Las computadoras cuánticas son muy fáciles de perturbar. Tendrán muchos fallos; se romperán debido a la fragilidad de su computación. Hasta que logremos que sean más resistentes a esos fallos, no funcionarán como esperamos. No creo que lleguemos a tener una computadora portátil cuántica. Puede que me equivoque, pero desde luego no creo que suceda mientras viva.

Las computadoras cuánticas también necesitan algoritmos cuánticos, y hoy en día disponemos de muy pocos algoritmos que puedan ejecutarse eficazmente en una computadora cuántica. Por lo tanto, la computación cuántica está en sus inicios, y con ella, la infraestructura que la utilizará. Por lo tanto, los algoritmos cuánticos, el software cuántico y las técnicas que tenemos son muy primitivas.

¿Cuándo podemos esperar —si es que alguna vez ocurre— la transición de los sistemas tradicionales a los cuánticos?

Hoy en día, contamos con numerosos centros de supercomputación en todo el mundo, equipados con computadoras muy potentes. Estas son computadoras digitales. A veces, la computadora digital se complementa con un acelerador para mejorar su rendimiento. Hoy en día, estos aceleradores son las GPU, unidades de procesamiento gráfico. La GPU hace algo muy bien, y precisamente lo hace bien; está diseñada para eso. Antiguamente, esto era importante para los gráficos; hoy lo estamos refactorizando para que podamos usar una GPU para satisfacer algunas de nuestras necesidades computacionales.

En el futuro, creo que ampliaremos la CPU y la GPU con otros dispositivos. Quizás la computación cuántica sería otro dispositivo que podríamos añadir. Quizás sería la neuromórfica, una computación que imita el funcionamiento de nuestro cerebro. Y luego tenemos las computadoras ópticas. Imaginemos que proyectamos luz y que esta interfiere, y la interferencia es básicamente el cálculo que queremos que realice. Imaginemos una computadora óptica que toma dos haces de luz, y en la luz se codifican números, y cuando interactúan en este dispositivo informático, produce un resultado: la multiplicación de esos números. Y eso ocurre a la velocidad de la luz. Es increíblemente rápido. Así que ese es un dispositivo que quizás podría integrarse en este dispositivo de CPU, GPU, computación cuántica y neuromórfica. Todas estas son cosas que podrían combinarse.

¿Cómo afecta la actual competencia geopolítica (entre China, Estados Unidos y otros países) al desarrollo y el intercambio de tecnología?

Estados Unidos está restringiendo el acceso a China de productos informáticos a cierto nivel. Por ejemplo, ya no se permite la venta de ciertos componentes de Nvidia allí. Sin embargo, se venden a zonas cercanas a China, y cuando visito a colegas chinos y veo lo que tienen en sus ordenadores, veo que tienen muchos componentes de Nvidia. Así que existe una vía no oficial.

Al mismo tiempo, China ha pasado de comprar tecnología occidental a invertir en su propia tecnología, destinando más fondos a la investigación necesaria para su desarrollo. Quizás esta restricción impuesta haya tenido un efecto contraproducente, al provocar que China acelere el desarrollo de componentes que puede controlar mucho más de lo que podría de otro modo.

Los chinos también han decidido que no se debe divulgar información sobre sus supercomputadoras. Sabemos de ellas: su aspecto, su potencial y lo que han logrado, pero no existe una métrica que nos permita compararlas de forma muy controlada con las máquinas que tenemos. Tienen máquinas muy potentes, probablemente iguales a la potencia de las máquinas más importantes que tenemos en Estados Unidos.

Se basan en tecnología inventada o diseñada en China. Han diseñado sus propios chips. Compiten con los chips que tenemos en las computadoras occidentales. Y la pregunta que se hace la gente es: ¿dónde se fabricaron los chips? La mayoría de los chips que se usan en Occidente son fabricados por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company. China tiene tecnología que está una o dos generaciones por detrás de la de TSMC, pero van a ponerse al día.

Supongo que algunos chips chinos también se fabrican en Taiwán. Cuando les pregunto a mis amigos chinos "¿Dónde se fabricaron sus chips?", dicen que en China. Y si les pregunto: "¿Se fabricaron en Taiwán?", la respuesta es que Taiwán forma parte de China.

¿Cómo cambiará el rol de los programadores y desarrolladores a medida que la IA evolucione? ¿Podremos escribir software usando solo lenguaje natural?

Creo que la IA desempeña un papel fundamental al simplificar el desarrollo de programas. Obtiene toda la información disponible sobre los programas de los demás, la sintetiza y la desarrolla. Me ha impresionado mucho pedirles a algunos de estos sistemas que escriban software para realizar una tarea determinada; la IA lo hace muy bien. Y luego puedo refinarlo con otra instrucción: "Optimizar esto para este tipo de ordenador", y lo hace muy bien. En el futuro, creo que usaremos cada vez más el lenguaje para describir una historia a la IA y luego le pediremos que escriba un programa para realizar esa función.

Claro que existen límites, y debemos tener cuidado con las alucinaciones o cualquier otra cosa que nos dé resultados erróneos. Pero quizá podamos incorporar comprobaciones para verificar las soluciones que produce la IA y usarlas para medir su posible precisión. Debemos ser conscientes de los posibles problemas, pero creo que debemos avanzar en este aspecto.

Esta historia apareció originalmente en WIRED Italia y ha sido traducida del italiano.