Salvan vidas, pero exigen dolor. Las mamografías son un método útil de detección de tumores que a partir de ayer probablemente dieron un paso hacia su extinción. Éste, y otros métodos para curar.
Gente que esperaba una nueva tecnología útil para acelerar cambios en la biología prueba una herramienta esta semana que puede modificar, entre otras cosas, la industria de la salud. Piensen en sus abuelos cuando conocieron los antibióticos y los rayos X durante el siglo pasado. Hasta ahora las cosas no han cambiado mucho.
¿Qué pasaría si, como en la película de Antman, de Marvel, las herramientas de los médicos pudieran ver de cerca la célula cancerígena, como si fuera del tamaño de una casa? ¿Qué pasaría si pudieran ir más profundo y observar sus ingredientes, las moléculas? Luego compararlas con otras y encontrar sus características particulares. Todo lo anterior, digamos, con una prueba de sangre, solamente.
¿Qué ocurriría si esa información la cruzan con todos los datos disponibles en internet y en horas pueden atacar y anular células dañinas con un medicamento hecho específicamente para esa persona? Es pura ciencia ficción, o lo fue quizás, hasta la semana pasada.
Entendamos en dónde estamos parados. El mismo día en el que OpenAI presentó una nueva versión de ChatGPT más rápida y capaz de traducir inmediata y verbalmente lo que decimos a cualquier idioma, Nvidia, otra empresa estadounidense que hace eso posible con sus procesadores, abrió la llave de la computación cuántica.
Deben investigar por su cuenta lo que la computación cuántica significa.
Lo que puedo decirles es que esta compañía basada en California, fabricante de los más poderosos procesadores, informó ayer que centros de supercomputación de Alemania, Japón y Polonia utilizarán la plataforma de código abierto Nvidia CUDA-Q en sus QPU… What?
Reflexionen. Cuando conocimos las computadoras, todos nos enteramos de lo que era un CPU, o el centro de procesamiento de la máquina. Luego vino la GPU, que algunos llaman la ‘tarjeta gráfica’, que era un procesador más fuerte para videojuegos, por ejemplo. Con eso se hicieron multimillonarios Jensen Huang y sus amigos de Nvidia, una empresa que hoy triplica el valor de Tesla.
Bueno, ahora existen los QPUs, o unidades de procesamiento cuántico hechos por esta compañía y que se basan en su GH200 Grace Hopper, un procesador basado en superchips.
Lo que faltaba para avanzar más rápido en la mejora de materiales o en la medicina para curarnos todos es una máquina que piense más rápido que nosotros y nuestras viejas máquinas. Que pueda hacer simulaciones al instante y entregue soluciones en poco tiempo. Eso hacen los QPU, que ahora serán auxiliados con un software de código abierto.
“(Esta) colaboración allana el camino hacia una nueva generación de superordenadores con aceleración cuántica para muchas áreas de aplicación innovadoras, no mañana, sino hoy”, presumió ayer Krzysztof Kurowski, del polaco Poznan Supercomputing and Networking Centre.
Éste se suma al Centro de Supercomputación de Jülich (JSC) en Alemania y al Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada (AIST) de Japón.
Sus investigaciones avanzan a la velocidad de nueva tecnología, no de la dependiente de CPUs, para traer cambios que pueden reflejarse en un montón de campos como el químico y sí, en la biología.
Hoy, las imágenes moleculares de mama (MBI, en inglés) pueden sustituir las mamografías tradicionales. Ahora pueden predecir resultados basados en firmas biológicas y funcionales individuales del cáncer de mama, alejándose del enfoque de una medicina para todos. Soluciones hechas a la medida de cada quien.
En México hay una empresa tecnológica como Edén, de Julián Ríos, que posee bases de datos que pueden servir como complemento para hacer diagnósticos. Vaya, hay camino avanzado.
“La plataforma de cálculo cuántico de NVIDIA equipa a pioneros como el AIST, el JSC y el PSNC para superar los límites del descubrimiento científico y avanzar en el estado del arte de la supercomputación cuántica integrada”, presumió Tim Costa, director de cuántica y HPC en Nvidia. Eso promete mucho.