Ciencia computacional teórica para niños

Las ciencias de la computación teórica son una parte importante de las ciencias de la computación y las matemáticas. Se enfocan en las ideas más abstractas y matemáticas de cómo funcionan las computadoras y la información. Piensa en ello como el estudio de los "cerebros" y las "reglas" detrás de todo lo que hace una computadora.

Esta área incluye el estudio de cómo funcionan los algoritmos (pasos para resolver problemas) y cómo se organizan los datos. Hay muchas ramas dentro de las ciencias de la computación teórica, y cada una ayuda a entender mejor cómo las computadoras pueden resolver problemas de manera eficiente y lógica.

¿Qué estudia la computación teórica?

La computación teórica es un campo muy amplio. El Grupo de Interés Especial en Algoritmos y Teoría de la Computación (SIGACT) de la ACM describe su misión como la promoción de esta área.

Áreas clave de estudio

La computación teórica abarca muchos temas interesantes. Aquí te mostramos algunos de ellos:

• Algoritmos: Son como recetas paso a paso para que una computadora resuelva un problema.
• Estructuras de datos: Cómo se organizan los datos para que sean fáciles de usar.
• Teoría de la complejidad computacional: Estudia qué tan difíciles son los problemas para que una computadora los resuelva y cuánto tiempo o recursos necesita.
• Computación distribuida y paralela: Cómo varias computadoras trabajan juntas para resolver un problema más rápido.
• Aprendizaje automático: Cómo las computadoras pueden aprender de los datos sin ser programadas explícitamente.
• Biología computacional: Usa computadoras para entender sistemas biológicos.
• Geometría computacional: Resuelve problemas geométricos usando algoritmos.
• Teoría de la información: Cómo se mide, almacena y comunica la información.
• Criptografía: Cómo proteger la información para que solo las personas autorizadas puedan verla.
• Computación cuántica: Un nuevo tipo de computación que usa principios de la física cuántica.
• Teoría de autómatas: El estudio de máquinas abstractas que pueden realizar cálculos.

El trabajo en este campo se distingue por su enfoque en las técnicas y el rigor matemático. Aunque es un campo muy teórico, sus descubrimientos son muy importantes para el desarrollo de nuevas tecnologías y aplicaciones. La gente que trabaja en teoría y la gente que trabaja en aplicaciones colaboran mucho, porque la teoría ayuda a crear mejores aplicaciones, y las aplicaciones a veces plantean nuevos problemas para la teoría.

Historia de la computación teórica

Aunque los algoritmos (pasos para resolver problemas) existen desde hace miles de años (como el algoritmo de Euclides para encontrar el máximo común divisor), la idea de la computación formal es más reciente.

Primeros pasos importantes

En 1936, científicos como Alan Turing, Alonzo Church y Stephen Kleene definieron formalmente qué es un algoritmo y cómo funciona la computación. Esto fue un gran avance. Antes de eso, en 1703, Gottfried Leibniz ya había formalizado la lógica usando valores binarios (verdadero y falso), que son la base de cómo funcionan las computadoras.

En 1931, Kurt Gödel demostró con sus teoremas que hay límites fundamentales a lo que se puede probar matemáticamente, incluso si algo es verdadero. Estos descubrimientos sentaron las bases para el estudio moderno de la lógica y la computabilidad, y para todo el campo de las ciencias de la computación teórica.

Nuevas ideas y campos

En 1948, Claude Shannon añadió la teoría de la información al campo, con una teoría matemática sobre cómo se comunica la información. En la misma década, Donald Hebb propuso un modelo matemático de cómo el cerebro aprende. Esto llevó al desarrollo de las redes neuronales, que son la base de gran parte del aprendizaje automático actual.

Más tarde, con el desarrollo de la mecánica cuántica, surgió la idea de que las operaciones matemáticas podrían realizarse en las funciones de onda de las partículas. Esto llevó al concepto de la computación cuántica en la segunda mitad del siglo XX. En la década de 1990, Peter Shor demostró que los métodos cuánticos podrían usarse para factorizar números grandes mucho más rápido, lo que tiene implicaciones importantes para la criptografía.

La investigación moderna en ciencias de la computación teórica se basa en estos desarrollos y sigue explorando muchos otros problemas matemáticos e interdisciplinarios.

Temas principales

Aquí te explicamos algunos de los temas más importantes en las ciencias de la computación teórica:

Algoritmos

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones paso a paso para realizar un cálculo. Imagina que es una receta muy precisa para que una computadora haga algo. Los algoritmos se usan para calcular, procesar datos y razonar de forma automática.

Un algoritmo es un método eficaz que tiene un número finito de instrucciones claras. Empieza con un estado inicial y una entrada, y luego sigue una serie de pasos definidos hasta que produce una "salida" y termina. A veces, los algoritmos pueden incluir elementos aleatorios, como los algoritmos aleatorios.

Teoría de autómatas

La Teoría de autómatas estudia las "máquinas abstractas" o "autómatas" y los problemas que estas máquinas pueden resolver. Un autómata es como una máquina virtual que funciona por sí misma. Esta teoría ayuda a entender la lógica de cómo la información entra, se procesa y sale de un sistema.

Teoría de la codificación

La Teoría de la codificación estudia cómo se diseñan los códigos y para qué sirven. Los códigos se usan para compresión de datos (hacer que los archivos sean más pequeños), criptografía (proteger la información) y corrección de errores (arreglar datos que se dañaron durante la transmisión). Esta área busca formas eficientes y confiables de transmitir datos, eliminando información innecesaria y corrigiendo errores.

Biología computacional

La Biología computacional usa métodos de computación, modelos matemáticos y simulaciones para estudiar sistemas biológicos. Es un campo muy amplio que combina la informática con la matemáticas aplicadas, la estadística, la bioquímica, la biología molecular y muchas otras ciencias para entender cómo funcionan los seres vivos a nivel de datos.

Es diferente de la computación biológica, que usa la biología para construir computadoras, pero es similar a la bioinformática, que se enfoca en almacenar y procesar datos biológicos con computadoras.

Teoría de la complejidad computacional

La Teoría de la complejidad computacional es una rama que clasifica los problemas según lo difíciles que son para una computadora. Un problema es "difícil" si su solución requiere muchos recursos (como tiempo o memoria), sin importar el algoritmo que se use. Esta teoría usa modelos matemáticos para medir la cantidad de recursos necesarios para resolver problemas. Ayuda a entender los límites de lo que las computadoras pueden y no pueden hacer.

Geometría computacional

La Geometría computacional se dedica a estudiar algoritmos que trabajan con formas y figuras geométricas. Surgió principalmente por el avance de los gráficos por ordenador y el diseño asistido por computadora (CAD/CAM).

Tiene muchas aplicaciones importantes, como en la robótica (para planificar movimientos), los sistemas de información geográfica (para encontrar lugares y rutas), el diseño de circuitos integrados y la visión por ordenador (para reconstruir objetos en 3D).

Teoría del aprendizaje computacional

Esta área se enfoca en cómo los algoritmos pueden aprender de los datos. Por ejemplo, si le das a un algoritmo muchas fotos de setas con etiquetas que dicen si son comestibles o no, el algoritmo puede aprender a identificar si una seta nueva es comestible. El objetivo es que el algoritmo pueda hacer predicciones o clasificaciones correctas en datos que nunca ha visto antes.

Teoría computacional de números

También conocida como teoría algorítmica de números, estudia los algoritmos para realizar cálculos en la teoría de números. Un problema muy conocido en este campo es la factorización de enteros, que consiste en encontrar los números primos que, multiplicados, dan un número grande.

Criptografía

La Criptografía es el estudio de técnicas para la comunicación segura cuando hay personas que intentan interceptar o modificar la información. Su objetivo es construir sistemas que protejan la confidencialidad (que nadie más vea tus datos), la integridad de datos (que los datos no se cambien), la autenticación (saber quién envía el mensaje) y el no repudio (que el emisor no pueda negar que envió el mensaje).

La criptografía moderna usa mucha matemática e informática. Los algoritmos criptográficos se diseñan para ser muy difíciles de "romper" en la práctica, aunque teóricamente sea posible. Los avances en la computación y la matemática obligan a que estos sistemas se adapten constantemente para seguir siendo seguros.

Organizaciones importantes

• European Association for Theoretical Computer Science
• SIGACT

Revistas y publicaciones

• Information and Computation
• Theory of Computing
• Formal Aspects of Computing
• Journal of the ACM
• SIAM Journal on Computing (SICOMP)
• SIGACT News
• Theoretical Computer Science
• Theory of Computings Systems
• International Journal of Foundations of Computer Science
• Chicago Journal of Theoretical Computer Science
• Foundations and Trends in Theoretical Computer Science
• Journal of Automata, Languages and Combinatorics
• Acta Informatica
• Fundamenta Informaticae
• ACM Transactions on Computation Theory
• ACM Transactions on Algorithms
• Information Processing Letters

Conferencias importantes

• Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC)
• Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)
• ACM–SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA)
• Annual ACM Symposium on Computational Geometry (SoCG)
• International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP)
• Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science (STACS)
• European Symposium on Algorithms (ESA)
• IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS)
• International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC)
• Workshop on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization Problems (APPROX)
• Workshop on Randomization and Computation (RANDOM)
• Computational Complexity Conference (CCC)
• ACM Symposium on Parallelism in Algorithms and Architectures (SPAA)
• ACM Symposium on Principles of Distributed Computing (PODC)

Galería de imágenes

• 

  Teoría de autómatas

• 

  Teoría de números

• 

  Teoría de grafos

• 

  Teoría de categorías

• 

  Geometría computacional

• 

  Teoría de computación cuántica

Véase también

En inglés: Theoretical computer science Facts for Kids

• Ciencia formal
• Problemas no resueltos en ciencias de la computación