El procesamiento de la información requiere mucha energía. Los sistemas informáticos que ahorran energía podrían hacer que la informática sea más eficiente, pero la eficiencia de estos sistemas no se puede aumentar de forma indefinida, como muestran los físicos de ETH.

A medida que las máquinas de vapor se generalizaron cada vez más en el siglo XIX, Pronto surgió la pregunta de cómo optimizarlos. Termodinámica, la teoría física que resultó del estudio de estas máquinas, resultó ser un enfoque extremadamente fructífero; sigue siendo un concepto central en la optimización del uso de energía en los motores térmicos.

El calor es un factor crítico

Incluso en la era de la información actual, los físicos e ingenieros esperan hacer uso de esta teoría; Cada vez es más claro que la frecuencia del reloj o el número de chips utilizados no son factores limitantes para el rendimiento de una computadora. sino más bien su rotación energética. "El rendimiento de un centro informático depende principalmente de la cantidad de calor que se puede disipar, "dice Renato Renner, Catedrático de Física Teórica y responsable del grupo de investigación de Teoría de la Información Cuántica.

La declaración de Renner se puede ilustrar con el boom de Bitcoin:no es la capacidad informática en sí misma, pero el uso exorbitante de energía, que produce una gran cantidad de calor, y los costos asociados que se han convertido en los factores decisivos para el futuro de la criptomoneda. El consumo de energía de las computadoras también se ha convertido en un factor de costos significativo en otras áreas.

Para el procesamiento de información, la cuestión de completar las operaciones de computación de la manera más eficiente posible en términos termodinámicos se está volviendo cada vez más urgente, o para decirlo de otra manera:¿cómo podemos realizar la mayor cantidad de operaciones de computación con la menor cantidad de energía? Al igual que con las máquinas de vapor, neveras y turbinas de gas, Aquí se cuestiona un principio fundamental:¿se puede aumentar la eficiencia indefinidamente, ¿O hay un límite físico que fundamentalmente no se puede superar?

Combinando dos teorías

Para el profesor de ETH Renner, la respuesta es clara:existe ese límite. Junto con su estudiante de doctorado Philippe Faist, que ahora es un postdoctorado en Caltech, mostró en un estudio que pronto aparecerá en Revisión física X que la eficiencia del procesamiento de la información no se puede aumentar indefinidamente, y no solo en los centros de computación utilizados para calcular pronósticos meteorológicos o procesar pagos, pero también en biología, por ejemplo, al convertir imágenes en el cerebro o reproducir información genética en células. Los dos físicos también identificaron los factores decisivos que determinan el límite.

"Nuestro trabajo combina dos teorías que, a primera vista, no tienen nada que ver entre sí:termodinámica, que describe la conversión de calor en procesos mecánicos, y teoría de la información, que se ocupa de los principios del tratamiento de la información, "explica Renner.

La conexión entre las dos teorías está insinuada por una curiosidad formal:la teoría de la información utiliza un término matemático que se asemeja formalmente a la definición de entropía en termodinámica. Es por eso que el término entropía también se usa en la teoría de la información. Renner y Faist han demostrado ahora que esta similitud formal es más profunda de lo que se supondría a primera vista.

Sin límites fijos

Notablemente, el límite de eficiencia para el procesamiento de la información no es fijo, pero puede ser influenciado:cuanto mejor comprenda un sistema, cuanto más precisamente pueda adaptar el software al diseño del chip, y cuanto más eficientemente se procese la información. Eso es exactamente lo que se hace hoy en día en la informática de alto rendimiento. "En el futuro, Los programadores también deberán tener en cuenta la termodinámica de la informática, "dice Renner." El factor decisivo no es minimizar el número de operaciones informáticas, pero implementando algoritmos que usan la menor cantidad de energía posible ".

Los desarrolladores también podrían usar los sistemas biológicos como punto de referencia aquí:"Varios estudios han demostrado que nuestros músculos funcionan de manera muy eficiente en términos termodinámicos, ", explica Renner." Ahora sería interesante saber qué tan bien se desempeña nuestro cerebro en el procesamiento de señales ".

Lo más cerca posible del óptimo

Como físico cuántico, El enfoque de Renner en esta pregunta no es una coincidencia:con la termodinámica cuántica, En los últimos años ha surgido un nuevo campo de investigación que tiene una relevancia particular para la construcción de computadoras cuánticas. "Se sabe que qubits, que serán utilizados por futuras computadoras cuánticas para realizar cálculos, debe trabajar cerca del óptimo termodinámico para retrasar la decoherencia, ", dice Renner." Este fenómeno es un gran problema cuando se construyen computadoras cuánticas, porque evita que los estados de superposición de la mecánica cuántica se mantengan el tiempo suficiente para ser utilizados en operaciones informáticas ".