La Universidad de Granada descubre un avance que puede acelerar la informática cuántica
UGR
Se trata de un estudio sobre los procesos de enfriamiento y calentamiento de los sistemas
La Universidad de Granada vuelve a mostrar su músculo investigador colocando a más de 80 profesionales entre los mejores del mundo
Un estudio granadino apunta a mejorar la efectividad de la reforestación mediante IA, drones y teledetección
Granada/La UGR participa en un estudio que ha permitido entender mejor los procesos de enfriamiento y calentamiento de los sistemas a nivel general, por lo que se aplica a equipos magnéticos, de refrigeración y de calefacción, e incluso puede tener implicaciones en la computación clásica y cuántica para acelerar procesos de minimización o maximización.
“Los procesos de enfriamiento y de calentamiento no siguen lo que dicta la intuición o el sentido común. En particular, a veces es más rápido enfriar un sistema que calentarlo, y viceversa”, explica Antonio Lasanta Becerra, profesor del Departamento de Álgebra en la Facultad de Educación, Economía y Tecnología de la UGR en el Campus de Ceuta e investigador de este estudio. Lasanta también pertenece al Instituto Carlos I de Física Teórica y Computacional y al NanoTLab.
El trabajo detalla que, en ocasiones, el más caliente de dos sistemas de otro modo idénticos es capaz de ser el primero en enfriarse. E incluso que es posible hacer que un sistema se enfríe más rápido dándole un breve golpe de calor. “Esto ocurre porque sacamos a nuestro sistema de un mínimo y acortamos su camino al enfriamiento”, expone Lasanta. Estos comportamientos “anómalos” se pueden aprovechar para acortar el tiempo necesario para enfriar (o calentar) un sistema, según la investigación.
“Nuestros resultados pueden aplicarse a muchísimos aspectos. Por ejemplo, a equipos magnéticos, de refrigeración o de calefacción, e incluso a la computación clásica y cuántica para acelerar procesos de minimización o maximización, muy útiles ahora mismo en la era de la inteligencia artificial y el Machine Learning”, especifica el profesor de la UGR Antonio Lasanta.
Estos hallazgos han sido recientemente publicados en la prestigiosa revista Physical Review Letters. Además, el artículo ha sido seleccionado como Sugerencia de los Editores por su especial relevancia. La Universidad Complutense de Madrid, la Universidad Carlos III y la Universidad Pontificia de Comillas también han participado en este trabajo.
También te puede interesar
Lo último
Contenido ofrecido por el Colegio Oficial de Economistas de Granada
Granada acoge las Jornadas Anuales del Consejo General de Economistas de España: claves para optimizar la Renta y Sociedades de 2024
Rafael García Porras
"El PP creó unas expectativas que han provocado frustración"
Tribuna Económica
Carmen Pérez
Aranceles a la vista