En SIC estamos orgullosos de presentarles el siguiente artículo escrito por el Lic. en Física Andrés García Saravia Ortíz de Montellano. Más información sobre el autor (contacto) en la lista de colaboradores del Blog que se encuentra a la derecha de su pantalla.
Disfruten:
La información es Física... y viceversa
En la actualidad vivimos rodeados de la "tecnología de la información": computadoras portátiles, teléfonos celulares, calculadoras, reproductores de música y muchas otras cosas más. Pero todos estos artilugios informáticos son objetos físicos y por lo mismo están sujetos a las leyes de la Física y, por lo mismo, todo lo que con ellos podamos hacer no es otra cosa sino procesos físicos. El punto de encuentro entre la "información" y la Física es interesantísimo, mutuamente beneficioso y aún poco explorado. Todo el tiempo vemos surgir nuevas tecnologías basadas en nuevos fenómenos fisicos, por ejemplo los discos duros de estado sólido están basados en la llamada "magnetoresistencia gigante" recientemente descubierta, pero también los conceptos como información y cómputo han tenido una enorme influencia en la Física al punto de que se intentan formular modelos del universo en el que la "información" juega un papel crucial.
Matematizando la información y la computaciónEl concepto de
información no es, de ninguna manera, algo sencillo de precisar. Todos tenemos una idea de qué quiere uno decir con "tener información acerca de algo" pero para poder incorporar el concepto de "información" en la ciencia hace falta escribirlo en su lenguaje natural: las matemáticas. El problema de cuantificar la información contenida en un mensaje no es trivial y depende de muchas cosas como por ejemplo el ruido del canal de comunicación, la información previa que se tenga a la mano, las probabilidades relativas de los distintos mensajes y los métodos de compresión de datos. El primero en dar una descripción matemática satisfactoria de la información fue
C. E. Shannon en 1948, con su teoría se pueden analizar y comparar distintas formas de transmitir la información aún cuando hay ruido presente al igual que la efectividad de los métodos de compresión de datos y muchas otras cosas más igual de divertidas.
Otro paso importante en el desarrollo de la computación fue formalizar (¡matemáticas!) el concepto de computadora, esto lo hizo Turing en 1936. Su trabajo consistió en escribir de forma abstracta lo que entendemos por "computadora" y lo que ésta puede hacer, a este abstracción se le llama
máquina de Turing. Su trabajo también contribuyó enormemente a que se pudiera desarrollar lo que hoy en día conocemos como
"ciencias de la computacion". Teniendo un marco matemático completo sobre el cuál trabajar se pudieron abordar cuestiones, por ejemplo, sobre la "computabilidad" y la "dificultad" de ciertos problemas. (Algunos de estos problemas aún hoy continúan sin resolverse, por ejemplo el problema
P=NP)
La información es FísicaHasta este punto, la computación y la información son ideas abstractas sin ninguna relación palpable con la realidad física, es decir, este marco matemático no distingue si mandamos mensajes por medio de pulsos eléctricos, luz o con el humo de una fogata; tampoco cambia nada si sumamos 2 dígitos por medio de transistores, bulbos o pelotas de billar. A este respecto David Deutsch, uno de los pioneros de la computación cuántica, comenta: The theory of computation has traditionally been studied almost entirely in the abstract, as a topic in pure mathematics. This is to miss the point of it. Computers are physical objects, and computations are physical processes. What computers can or cannot compute is determined by the laws of physics alone, and not by pure mathematics.
La información y el procesamiento de la información son procesos físicos regidos por las leyes de la Física, por lo que entender al nivel más fundamental el poder latente de la computación no puede ser otra cosa sino entender los límites y posibilidades que surgen de las leyes de la Física.
Un ejemplo es el de
R. Landauer en 1961, a él le interesó el problema del
calor generado por las computadoras al operar(pág.17) y de si es posible, al menos en principio, hacer cómputo sin disipar calor. Es un problema nada sencillo de abordar porque busca relacionar el procesamiento de información (concepto abstracto) con la disipación de calor (proceso físico).
Sorprendentemente halló una relación muy concreta: por cada "operación lógica irreversible" (i.e. que no se pueda
deshacer) hay inevitablemente disipación de calor. Un ejemplo de una operación de este tipo es borrar un bit de información; lo que el
Principio de Landauer nos dice es que siempre que borremos un bit vamos a disipar al menos una cierta cantidad de calor en el medio ambiente. El calor que se disipa no es gratis, esa energía viene de algún lado: en las computadoras comunes es energía eléctrica. Lo interesante de este principio es que impone un límite físico a las computadoras. Actualmente las computadoras consumen mucha más energía que el mínimo que aquí se impone y por eso es que se buscan desarrollar nuevas tecnologías con las que se consuma menos energía pero el límite existe y nunca podremos borrar un bit gratis, inevitablemente hay que pagar el precio. Este límite surge de un área de la Física llamada mecánica estadística, pero hay más ejemplos provenientes de otras áreas: la relatividad especial de Einstein impone un límite a la velocidad con la cual se transmite la información y la mecánica cuántica nos dice cuánta información es posible codificar en un sistema físico dado (límite de Holevo). La Física es información
La Física no sólo ha sido útil para estudiar la información y su procesamiento sino que se ha visto enormemente beneficiada al hacerlo. Un ejemplo se puede encontrar en el trabajo de Shannon, que ya citamos antes, el cual al buscar una "medida" de la incertidumbre que tenemos al recibir un mensaje se encontró con una fórmula matemática idéntica a la que se usa para describir en mecánica estadística un concepto llamado entropía. Sólo por esta superflua similitud Shannon bautizó a su fórmula entropía de la información sin sospechar que ambas están íntimamente relacionadas. En el contexto de la mecánica estadística la entropía es una cantidad que sirve para calcular energías, presiones, volúmenes, trabajo y una serie de cantidades físicas tangibles pero gracias al trabajo de Shannon a la entropía se le pudo relacionar con la idea de desinformación. A diferencia de los ejemplos anteriores, aquí no es que la Física imponga un límite a las computadoras sino que se halla que el concepto de información ayuda a la descripción física del fenómeno. Se han encontrado ya muchos ejemplos en los cuales la idea de información es extremadamente útil (indispensable tal vez) para entender procesos físicos. A este respecto John A. Wheeler nos comenta
I think of my lifetime in physics as divided into three periods. In the first period, [...], I was in the grip of the idea that everything is particles. [...] I call my second period everything is fields [...] Now I m in the grip of a new vision, that everything is information... the more I see possible fundamental roles for logic and information as the the bedrock of physical theory...En 1973
Jacob D. Beckenstein publicó un artículo mostrando cómo se puede asociar al área de un agujero negro una cierta entropía. Pero ya dijimos que la entropía está relacionada con la información, es decir, con esto podemos conectar los conceptos tan dispares de agujero negro e información. Pensando en esto mismo fue que Wheeler hizo una representación de un agujero negro como una esfera tapizada de unos y ceros, la idea detrás de todo esto es que, entender y la forma en que interactúa un agujero negro con lo demás es lo mismo que entender la
información que contiene y
cómo la procesa.Apenas la semana pasada el premio nobel Gerard t' Hooft hizo público un artículo en el que habla sobre un par de nuevas ideas en la complicada teoría de cuerdas proponiendo un nuevo modelo sobre el universo, sin embargo él mismo reconoce que es un modelo incompleto y que una forma de completarlo es incorporando el concepto de información dentro de la teoría. En las conclusiones del último párrafo t' Hooft comenta "[...]this leaves us with the problem of defining what exactly information is, and how it links with the equations of motion. " Las ideas que surgen de este tipo de análisis refuerzan cada vez más las opiniones similares a la de este escritor en un blog del MIT: "It may be no understatement to say that the biggest breakthrough in physics must come in information theory rather than quantum mechanics or relativity." Andrés G. Saravia
Mérida, Yucatán
