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ADIÓS A OPTANE , UNA TECNOLOGÍA CARÍSIMA QUE NO ACABÓ DE RESOLVER NINGÚN PROBLEMA.



Sobre el papel Optane parecía fantástica. Intel la presentaba en 2017 con el objetivo de enterrar al disco duro tradicional y ponérselo difícil incluso a las populares unidades SSD. Jamás logró ni una cosa ni la otra —de hecho, ni se acercó a hacerlo—, y ahora Intel se rinde y anuncia que ha dado carpetazo final a esta división. Parece una buena decisión.
Optane era más rápida, pero también mucho más cara. La tecnología de Intel demostró desde sus inicios que ciertamente planteaba mejoras interesantes para el segmento de las memorias no volátiles, pero tenía dos problemas de partida.
El primero, que solo estaba soportada por equipos muy específicos y modernos, algo que se fue solucionando con el tiempo. El segundo que eran unidades carísimas y con un precio de GB muy superior al de los SSD. Eso jamás se solucionó.
Nunca fueron un sustituto real a los SSD. De hecho Intel no las planteaba así —lógico, sabiendo su coste y limitada capacidad— sino como una especie de caché para unidades de disco tradicionales y SSDs. En el segundo caso la cosa cobraba aún menos sentido, y esto era más una especie de evolución de los Fusion Drive de Apple que combinaban un disco duro tradicional con memorias Flash NAND que actuaba también como una caché para acelerar el acceso a los datos más frecuentes.
Optane primero dijo adiós al PC. En enero de 2021 Intel reconocía su derrota parcialmente: abandonaba estas unidades para el mercado del PC y se centraba en Optane para servidores y centros de datos. Las ventajas cada vez eran menores, sobre todo cuando las unidades SSD no han parado de mejorar y los estándares PCIe 4.0 y PCIe 5.0 —aún por cuajar— ofrecen tasas de transferencia espectaculares.

PROGRAMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL DESCUBRE VARIABLES FÍSICAS “ALTERNATIVAS”



La forma como los seres humanos entienden los fenómenos físicos se basa en variables fundamentales como energía, masa y velocidad, pero investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Columbia, en Nueva York (Estados Unidos), se preguntaron si esas variabes fundamentales podrían descubrirse automáticamente. 

Con esa pregunta en mente hicieron un estudio con un programa de Inteligencia Artificial (IA) diseñado para observar fenómenos físicos a través de videos y tratar de buscar el conjunto mínimo de variables fundamentales que describan completamente la dinámica. Para su sorpresa, el programa describió variables que no se conocen.

El artículo científico que escribieron con su hallazgo fue publicado en la revista Nature Computational Science bajo el título 'Discovering State Variables Hidden in Experimental Data' (en español, Descubrimiento de variables de estado ocultas en datos experimentales).

"Sin ningún conocimiento previo de la física subyacente, nuestro algoritmo descubre la dimensión intrínseca de la dinámica observada e identifica conjuntos candidatos de variables de estado", se lee en el artículo científico escrito por Boyuan Chen, Kuang Huang, Sunand Raghupathi, Ishaan Chandratreya, Qiang Du, y Hod Lipson.

De acuerdo con una nota de prensa publicada por la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Columbia sobre este tema, los investigadores comenzaron alimentando al programa de IA con videos sin procesar de fenómenos para los cuales ya conocían la respuesta. Por ejemplo, un video de un péndulo doble oscilante, que se sabe que tiene exactamente cuatro variables de estado: el ángulo y la velocidad angular de cada uno de los dos brazos. Sin embargo, la IA, tras unas horas de análisis, respondió que había 4,7 variables de estado.

“Pensamos que esta respuesta estaba lo suficientemente cerca”, señaló en la nota de prensa Hod Lipson, director del Laboratorio de Máquinas Creativas en el Departamento de Ingeniería Mecánica, donde se realizó principalmente el trabajo. “Especialmente porque la IA solo tenía acceso a imágenes de video sin procesar, sin ningún conocimiento de física o geometría. Pero queríamos saber cuáles eran realmente las variables, no solo su número”, añadió Lipson.

Es por esto que los investigadores procedieron a visualizar las variables reales que identificó el programa, lo cual no fue un trabajo sencillo puesto que la IA no puede describirlas de una manera intuitiva que sea comprensible para los humanos.

Luego de unas pruebas descubrieron que, al parecer, dos de las variables que el programa escogió correspondían vagamente a los ángulos de los brazos, pero las otras dos son un misterio.
"Intentamos correlacionar las otras variables con cualquier cosa que se nos ocurriera: velocidades angulares y lineales, energía cinética y potencial, y varias combinaciones de cantidades conocidas", explicó Boyuan Chen, "pero nada parecía encajar perfectamente”, agregó.

Aunque los investigadores confiaban en que la IA había encontrado un conjunto válido de cuatro variables, ya que estaba haciendo buenas predicciones, "aún no entendemos el lenguaje matemático que está hablando”, expuso Chen.

Las pruebas continuaron y los investigadores presentaron al programa videos de sistemas para los que no sabían la respuesta explícita de variables de estado. Por ejemplo, videos de un bailarín ondulando frente a un lote local de autos usados, para el que la IA devolvió 8 variables; otro video de una lámpara de lava también produjo 8 variables; y un video de llamas en una chimenea navideña tuvo como resultado 24 variables.

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