En primer lugar hay que decir que esta es la historia de una revolución tecnológica, con un increíble impacto económico y social, y que ha requerido muchas aportaciones científicas. Pero no es la historia de una revolución científica. De hecho, la mayor parte de los conceptos clave en tecnologías de la información fueron concebidos en un periodo especialmente fructífero de DESTACADOSPefil: Jesús Marco de Lucas

colaboración directa entre matemáticos, físicos e ingenieros, entre 1940 y 1960, por genios como John von Neumann, Alan Turing o Claude Shannon, que sentaron las bases de la Teoría de la Información y de la Ciencia de la Computación. Pero fue otro gran avance tecnológico y científico, el desarrollo del transistor y del circuito integrado, y el consiguiente nacimiento de la microelectrónica, como bien recuerda la definición citada por Wikipedia, lo que ha hecho posible la revolución de la tecnología de la información (Information Technology, IT). Y otros muchos avances en paralelo, como la tecnología láser, el desarrollo de nuevos materiales, la fotolitografía o la microscopia electrónica han permitido su increíble expansión.


La expansión IT: una expansión exponencial
La potencia de un ordenador, que es el bloque básico en un sistema de información, depende críticamente de la capacidad de su (micro) procesador para ejecutar las operaciones internas definidas por el código de un programa que se ejecuta sobre los datos que residen en su memoria. Esta capacidad depende tanto de la velocidad del reloj interno del procesador que marca su «ciclo», como de la complejidad y número de operaciones internas que es capaz de efectuar en ese ciclo, así como del tamaño de los datos que es capaz de procesar a la vez; está muy relacionada, por tanto, con el número total de transistores integrados en el chip. Desde 1970, la potencia de los procesadores ha crecido siguiendo la predicción de lo que se conoce como ley de Moore, directivo de Intel que sugirió que la potencia de cálculo se duplicaría aproximadamente cada dos años, gracias a la reducción de tamaño de los transistores y al aumento de la velocidad del reloj. El primer microprocesador, Intel 4004 de 1971, funcionaba a una frecuencia de 740 KHz y contaba con unos 2.300 transistores. Un procesador actual integra, en un chip de unos 2 cm², más de 1.000 millones de transistores y puede operar a una frecuencia de hasta 5 GHz (millones de KHz). Una evolución exponencial: la potencia se duplica cada dos años o lo que es lo mismo se multiplica por un millón en 40 años (2²⁰ = 1.048.576).




El computador Watson de IBM. / Foto: Jesús Marco de Lucas.


Este incremento de la potencia de computación se complementa con la creación de los supercomputadores, que acoplan la potencia de hasta cientos de miles de procesadores en un mismo sistema, permitiendo alcanzar una potencia del orden de petaFLOPS (billones de operaciones por segundo) a partir de procesadores capaces de realizar cientos de gigaFLOPS (cientos de millones de operaciones por segundo).

Del mismo modo, la capacidad de transmisión de datos entre sistemas, o de comunicación, también ha mejorado exponencialmente. De transferir cientos de bits (unidades básicas de información) por segundo a través de cables paralelos en 1970, se ha pasado a transferir 100 millones de bits por segundo, empleando fibra óptica. De nuevo un salto de un factor cercano a un millón en un periodo de 40 años.

La capacidad de almacenamiento de información también ha crecido exponencialmente: los discos magnéticos han pasado de una capacidad de 2-3 Megabytes o millones de caracteres en 1971 a unos 3 Terabytes (3 millones de Megabytes) en 2011.
Por último, la capacidad para captar información externa a través de instrumentación conectada directa o indirectamente a los ordenadores también ha aumentado exponencialmente. Prácticamente cualquier adquisición de datos del tipo que sea se realiza hoy en día de forma electrónica y la La simulación es una de las primeras y más importantes aplicaciones de los ordenadoresinformación se procesa y almacena en sistemas de información. Por ejemplo, una cámara puede proporcionar imágenes de 20 millones de puntos 50 veces por segundo.

Esta expansión «cualitativa», en cuanto a potencia individual, ha venido además acompañada de una expansión «cuantitativa», referida al número de sistemas instalados. Se estima que actualmente hay más de mil millones de computadores instalados en todo el mundo, aunque obviamente la inmensa mayoría son ordenadores personales. Cabe resaltar que los 500 supercomputadores más potentes del mundo suman algo más de diez millones de núcleos de procesador.


El impacto de las tecnologías de la información en la ciencia
La investigación en prácticamente todas las áreas de la ciencia y la tecnología no sólo se ha beneficiado enormemente de las posibilidades de la IT, sino que en muchos casos ha pasado a ser una herramienta imprescindible.

La simulación es una de las primeras y más importantes aplicaciones de los ordenadores. El método denominado de «Monte Carlo» fue desarrollado en 1946 por Stanislav Ulam en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, junto con Von Neumann, para analizar la difusión de neutrones. Este método «simula» experimentos independientes empleando números aleatorios, como los que se obtendrían de una ruleta de casino, y permite aproximar de este modo la solución de integrales muy complejas. La simulación se emplea hoy en día para analizar toda la escala de procesos de la naturaleza: desde conocer los resultados esperados cuando dos protones colisionan en un acelerador, el comportamiento del plasma en un reactor de fusión, diseñar nuevos materiales a escala atómica, entender el plegamiento de proteínas, probar nuevos fármacos, comprender la evolución de un ecosistema o predecir el impacto de un tsunami hasta analizar la expansión del universo. Los investigadores utilizan los computadores como laboratorios «in-silico», donde probar «virtualmente» sus hipótesis.

El análisis de datos es la segunda herramienta clave. Los ordenadores actuales permiten analizar grandes volúmenes de datos aplicando técnicas muy avanzadas, como, por ejemplo, el método de redes neuronales, para obtener modelos con mucha mejor capacidad predictiva.

La combinación de las dos herramientas anteriores, simulación y análisis de datos, permite abordar de forma integral muchos problemas básicos pero complejos de la ciencia que de otro modo hoy en día no se podrían analizar.


¿Un techo de cristal en los sistemas IT?
Este techo no hace referencia al grave problema de la baja proporción de mujeres que trabajan en el área IT sino al contraste entre la increíble expansión de la potencia de los sistemas informáticos, de su hardware, y la relativamente lenta evolución de las aplicaciones para los mismos, de su software.

La base de cualquier aplicación informática es el lenguaje de programación, la forma de proporcionar al procesador las instrucciones que queremos que realice. En primer lugar, los tipos de instrucciones que pueden realizar los procesadores no han variado tan sustancialmente en estos últimos 40 años. Es cierto que se han extendido y optimizado muchas de las instrucciones básicas, y la forma/orden de ejecutarlas para lograr mayor rendimiento. También se han introducido nuevas instrucciones específicas que permiten realizar, por ejemplo, gráficos de forma muy eficaz. Pero en principio podríamos ejecutar muchas de las aplicaciones actuales en ordenadores de hace 20 años, aunque solo en versiones básicas que requieran recursos mínimos.

No se ha producido un cambio de paradigma de la programación. La evolución de los lenguajes iniciales de alto nivel, como Fortran, Cobol o C, hacia lenguajes orientados a objeto como C++ o Java, ha sido en cierto modo natural. No ha aparecido hasta el momento ningún lenguaje de alto nivel popular que permita establecer una comunicación más directa y eficaz con los sistemas informáticos, como en cierto momento parecían prometer algunas ideas del área de la inteligencia artificial.

Las aplicaciones más populares, como procesado de datos (incluyendo el uso de bases de datos o de hojas de cálculo), simulación, visualización, procesado de texto, sonido o imágenes/video, simplemente han aumentado enormemente en potencia y en funcionalidad pero no han cambiado radicalmente su filosofía. La mayor evolución se ha dado en la forma de interaccionar con el usuario, que ha pasado de la consola de caracteres a la pantalla táctil de alta resolución y basada en menús.

Así, podríamos decir que los sistemas informáticos de hoy no son intrínsecamente más «inteligentes» que los de hace 40 años, pero sin embargo sí son capaces, debido a su gran capacidad, de proporcionar mejores respuestas.

¿O residirá la inteligencia justamente en elevar aún más esa capacidad de integrar adecuadamente las respuestas? El ordenador Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez Kasparov, en 1997, empleando principalmente su potencia de cálculo. Recientemente, otro ordenador de IBM, denominado Watson, fue capaz de vencer a los finalistas del juego jeopardy, empleando esta vez no solo su capacidad de cálculo sino una aplicación de procesado de lenguaje natural y de representación del conocimiento que incluye el análisis de hipótesis a contrastar, utilizando una relevante cantidad de información almacenada en su memoria (equivalente a unos 400 millones de páginas).


Revolución en la Red
Se podría decir que la expansión de Internet en los últimos 20 años sí que ha supuesto una verdadera revolución en el mundo IT. Las posibilidades, desafíos y riesgos de Internet solo empiezan a comprenderse ahora. La evolución de la Red, tanto en sistemas conectados como en la capacidad de esa conexión, aún está despegando.

Así, la tecnología basada en comunicaciones ópticas o inalámbricas de muy alta velocidad está todavía en pleno desarrollo y limita, aunque cada vez menos, algunas de las aplicaciones posibles. Pero no es solo la capacidad de estas conexiones sino también la forma de establecerlas la que va a incidir en aspectos clave, como la seguridad y privacidad.

La mayoría de los usuarios perciben Internet a través de su experiencia con el navegador web, en muchos casos accediendo a información de forma pasiva.

El World Wide Web, basado en el protocolo HTTP, en el lenguaje HTML y en los identificadores URL que permiten compartir la información en la Red, nació en un entorno científico, en el CERN, en 1984, y se popularizó gracias al navegador gráfico Mosaic de la NCSA, precursor de los navegadores actuales, que permitía acceder a páginas de información incluyendo tanto texto cómo imágenes.

El desarrollo del Web sobre Internet ha permitido que los computadores puedan acceder, recopilar y procesar de forma cuasi automática información, tanto pública como privada, disponible en otros muchos computadores de cualquier parte del mundo.

Los computadores, evidentemente configurados por sus administradores, pasan por tanto a ser «actores sociales» en esta red. La aparición de Google marca, en este sentido, un antes y un después. Google se posiciona en la Red como un sistema capaz de captar prácticamente toda la información disponible en las páginas web abiertas, pero además con potencia suficiente para procesarla y ofrecerla de forma Los sistemas informáticos de hoy no son intrínsecamente más «inteligentes» que los de hace 40 años, pero sin embargo sí son capaces de proporcionar mejores respuestasque sea útil. De esta forma, Google pasa a establecer casi de facto un orden de «importancia» en la información, con toda la repercusión asociada. Para ello, Google opera con gigantescas «granjas» de ordenadores distribuidas por buena parte del mundo que se ocupan de copiar la información, procesarla y ofrecerla luego a los usuarios.

Google, como buscador, es solo un primer ejemplo, aunque muy relevante, de las nuevas aplicaciones globales que permite Internet y además es ofrecido al usuario con un interfaz (el navegador) de posibilidades limitadas.

Las redes sociales que acumulan gigantescas bases de datos analizables en función de las acciones de sus usuarios o los ciber-ataques coordinados desde cientos de ordenadores en la Red son dos ejemplos, no tan distintos, de lo que se puede realizar hoy en día desde Internet.


e-Ciencia
«La e-Ciencia se entiende como el conjunto de actividades científicas desarrolladas mediante el uso de recursos distribuidos accesibles a través de Internet».

Esta definición, que aparece en un libro blanco editado en 2004, no hacía más que reflejar una evolución que hoy en día parece consolidada.

Desde un punto de vista tecnológico, además de la mejora de la conectividad en red, en los últimos años se han desarrollado nuevas tecnologías que apoyan esta evolución.

Las tecnologías de «computación en la nube» (Cloud computing) abren el acceso de los usuarios bajo demanda a recursos remotos de todo tipo, desde almacenamiento masivo a supercomputación. La tecnología Cloud puede permitir además reducir gastos al consolidar recursos en grandes centros muy eficientes. Las compañias más importantes en el mundo IT y en Internet (Amazon, Apple, Google e IBM) ofrecen este tipo de soluciones a diverso nivel.

Una iniciativa anterior pero más ambiciosa tecnológicamente, la computación Grid, permite en cambio compartir de forma dinámica recursos de diferentes centros de computación, asignando recursos a nivel mundial a organizaciones «virtuales». Esta filosofía permite abordar grandes problemas de computación de forma coordinada e intensa: durante la crisis de la gripe aviar en 2006 los computadores de la iniciativa Grid europea fueron capaces de analizar más de 300.000 compuestos químicos en busca de un inhibidor de la encima N1 que forma parte del virus, completando en menos de un mes una tarea que hubiera requerido más de 100 años en el ordenador de trabajo de un investigador. En la infraestructura Grid actual, un análisis similar se puede completar en menos de un día. Además, los centros Grid son capaces de transferir de modo automatizado grandes volúmenes de información (miles de Gigabytes de datos diarios) Google, como buscador, es solo un primer ejemplo de las nuevas aplicaciones globales que permite Internetsobre las redes de alta velocidad que los unen, y ejecutar cientos de miles de programas de análisis de estos datos de forma automática. La potencia del Grid para resolver problemas que requieren grandes volúmenes de datos supera actualmente la de cualquier supercomputador.

El último componente de la ­e-Ciencia que empieza a despegar en estos momentos es la instrumentación remota, incluyendo los sensores ubicuos que se pueden enmarcar en lo que se conoce como Internet of Things. La extensión del alcance de Internet a prácticamente cualquier región, a través de diferentes formas de conexión y especialmente de bajo coste, como wifi/wimax y 3G, está permitiendo una explosión en la instalación de sensores de todo tipo que facilitan conocer con mucho mayor detalle tanto el medio natural (sensores atmosféricos, de calidad del medio, cámaras) como social (cámaras, posición GPS). La integración de esta información requiere nuevas herramientas y bases de datos masivas, así como una gran capacidad de almacenamiento y procesado. Además debe integrarse con la información proporcionada por múltiple instrumentación remota, cada vez más potente, como, por ejemplo, las imágenes proporcionadas por satélites.


Por una IT al servicio de la ciencia y de los ciudadanos
Si miramos atrás, la evolución de la IT en los últimos 40 años impresiona. La ciencia y la tecnología han impulsado una gran parte de esta evolución y también se han beneficiado de ella. En paralelo, las tecnologías IT han ido convirtiéndose en un elemento casi imprescindible en la educación, la industria, la Administración y la vida personal.

Después de este «vértigo exponencial» quizás sea el momento de una reflexión. Una reflexión que debería partir de preguntas muy básicas pero importantes, como las siguientes:

• ¿Controlamos el impacto de las tecnologías IT en nuestra actividad diaria?
• ¿Es sostenible la evolución actual, especialmente en uso de energía en los cada vez más grandes centros de procesado de datos, pero también en el reciclado y en el uso de materiales agotables?
• ¿Somos conscientes de la dependencia que supone esta tecnología actualmente, a todos los niveles, y de su implicación económica, social y política?

Algunas de estas preguntas pueden tener respuestas muy positivas, en los próximos años, de la mano de nuevos avances científicos y tecnológicos. Por ejemplo, el impacto de la nanotecnología con nuevos materiales, como el grafeno, puede propiciar el paso de la industria del silicio a la del carbono, reduciendo el consumo y aumentando las prestaciones de los sistemas actuales, aunque es difícil que varíe el contexto económico/industrial. Entender mejor cómo funciona nuestro cerebro podría acercarnos a nuevas formas de inteligencia artificial y propiciar un cambio de paradigma de programación, incluso de arquitectura de nuevos computadores. La computación cuántica podría permitir resolver cálculos específicos en un tiempo mucho menor y con mucho menor consumo energético.

Donde sí estamos a tiempo de lograr un cambio es en el uso de Internet, y especialmente de la información que circula y la forma en que se controla.

Probablemente el «negocio» más importante y a la vez más delicado de los próximos años es el asociado a la gestión de nuestros datos, a nivel social e individual, datos profesionales y también personales, de consumo, relaciones, opiniones, etc. Nuestro propio trabajo queda reflejado en muchos casos en documentos que residen en la Red. El conocimiento y la gestión de estos datos escapan paulatinamente de nuestro control. Con aquel se va también la visión que podemos y debemos tener, como ciudadanos, de la evolución de nuestra sociedad, tanto económica como políticamente. Si no somos capaces de limitar adecuadamente el uso de estos datos por parte de los «proveedores de servicios» ni de saber «explotar» los mismos en beneficio global de la sociedad, habremos perdido una de las mejores oportunidades que nos brindan actualmente las tecnologías de la información.