Artículos Relacionados con Algoritmo

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Tres herramientas de inteligencia artificial predicen el precio de XRP para el 1 de agosto

Três ferramentas de inteligência artificial preveem o preço do XRP para 1 de agosto de 2026. Em julho, o XRP sofreu com o mercado em baixa, negociando em torno de US$ 1,1. A primeira ferramenta, CoinCodex, é a mais otimista, prevendo que o preço médio do XRP em agosto de 2026 será de US$ 1,52, com um mínimo não inferior a US$ 1,21, refletindo um cenário de alta. A segunda, Changelly, oferece uma previsão mais conservadora, estimando um preço médio de US$ 1,18 e um pico máximo de US$ 1,21 para o mesmo período, indicando consolidação. A terceira, DigitalCoinPrice, é a mais cautelosa, prevendo baixa volatilidade com um preço médio e máximo estabilizado em torno de US$ 1,11. Estas previsões divergentes destacam a incerteza inerente ao mercado de criptomoedas e lembram que nenhuma ferramenta oferece garantias absolutas, sendo essencial que os investidores façam sua própria pesquisa e gerenciem os riscos.

cryptonews.ruHace 2 días 16:43

Tres herramientas de inteligencia artificial predicen el precio de XRP para el 1 de agosto

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Llega el matemático de IA de Tsinghua: desde la idea hasta el teorema, participa en la redacción de un artículo de 84 páginas sobre algoritmos cuánticos

El equipo del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad de Tsinghua, dirigido por el profesor Liu Yang, ha desarrollado un sistema de agente inteligente llamado AIM para la investigación matemática. A diferencia de herramientas anteriores centradas en resolver problemas, AIM participa activamente en las primeras etapas de la investigación científica, ayudando a los investigadores a explorar ideas, organizar teoremas y generar borradores de demostraciones. Recientemente, AIM colaboró en un estudio de algoritmos cuánticos de vanguardia titulado "Sign Embedding Quantum Algorithms for Matrix Equations and Matrix Functions". La investigación comenzó con una intuición humana sobre la aproximación racional como posible principio de diseño de algoritmos cuánticos. AIM ayudó a expandir las posibles líneas de investigación y, tras la selección humana, contribuyó a organizar los teoremas, generar pruebas preliminares y analizar la complejidad, dando lugar a un artículo de 84 páginas. El trabajo demuestra un flujo colaborativo humano-IA en cinco fases: expansión de rutas, selección humana por valor, formación de teoremas, auditoría de complejidad y validación final. El algoritmo cuántico resultante, "Sign Embedding", ofrece un marco unificado para problemas de ecuaciones matriciales y funciones matriciales. Este caso ilustra cómo la IA puede aumentar la productividad en investigación teórica manejando tareas exploratorias y derivativas, mientras el juicio humano mantiene el control sobre la dirección, los supuestos y el valor científico del trabajo.

marsbit07/10 02:57

Llega el matemático de IA de Tsinghua: desde la idea hasta el teorema, participa en la redacción de un artículo de 84 páginas sobre algoritmos cuánticos

marsbit07/10 02:57

IOSG: Cuenta regresiva para el Q-Day, ¿pondrá la computación cuántica fin a las criptomonedas?

La computación cuántica representa una amenaza fundamental para las criptomonedas al poner en riesgo los sistemas criptográficos actuales (como las curvas elípticas ECDSA) que protegen las claves privadas. El algoritmo de Shor podría, en teoría, derivar claves privadas a partir de claves públicas expuestas en la cadena de bloques. Bitcoin y Ethereum, las principales cadenas, son especialmente vulnerables debido a su dependencia de estas firmas y a la naturaleza irreversible y pública de sus libros de contabilidad. El "Día Q" (Q-Day), el momento en que un ordenador cuántico a gran escala y tolerante a fallos (CRQC) sea capaz de realizar estos ataques de forma práctica, se estima en un horizonte de 5 a 15 años, aunque el "periodo cómodo" para migrar podría ser de solo 5 a 8 años. La migración a criptografía poscuántica (PQC), como los algoritmos basados en retículos (lattice) ML-KEM y ML-DSA estandarizados por el NIST, es la solución, pero plantea enormes desafíos técnicos y de gobernanza. Para Bitcoin, el riesgo mayor lo tienen las direcciones antiguas cuyas claves públicas ya están expuestas. La migración requeriría un soft fork, pero enfrenta el problema de la expansión del tamaño de las firmas PQC (de kilobytes frente a los 64 bytes actuales) y un difícil debate social sobre cómo tratar los activos heredados no migrados. Para Ethereum, la estrategia se centra en la "agilidad criptográfica", utilizando la abstracción de cuentas para gestionar la transición de firmas y explorando firmas basadas en hash (como leanXMSS) comprimidas con zk-SNARKs para la capa de consenso. La conclusión es que la computación cuántica no acabará con las criptomonedas, pero fuerza a toda la industria a una compleja y urgente migración criptográfica. El mayor obstáculo no es técnico, sino de coordinación a escala de ecosistema y de consenso social, especialmente para Bitcoin en la gestión de activos legacy. El mercado podría reevaluar los riesgos mucho antes de que el Día Q llegue.

marsbit07/07 08:47

IOSG: Cuenta regresiva para el Q-Day, ¿pondrá la computación cuántica fin a las criptomonedas?

marsbit07/07 08:47

Cuenta atrás para el Día-Q: ¿La computación cuántica acabará con las criptomonedas?

**Resumen: Cuenta atrás para el Q-Day: ¿Pondrá fin la computación cuántica a las criptomonedas?** La computación cuántica supone una amenaza existencial para la criptografía de clave pública (como RSA y ECC) que sustenta Internet y las cadenas de bloques. El algoritmo de Shor podría romper estos sistemas de forma eficiente. El "Q-Day", el momento en que esto sea factible, se estima entre 2030-2045. La criptografía post-cuántica (PQC), con algoritmos basados en retículos (lattice, como ML-KEM/DSA) o hashes (como SLH-DSA), es la solución. Estándares como FIPS 203-205 ya están definidos. La migración es urgente según la "desigualdad de Mosca": el tiempo de vida de los datos más el tiempo de migración debe ser mayor que el tiempo hasta el Q-Day. Para el ecosistema blockchain, el riesgo no es uniforme. Los activos en riesgo son aquellos cuyas claves públicas ya están expuestas en la cadena (por ejemplo, antiguas direcciones BTC no gastadas). La amenaza es una prueba de presión para sus pilares: libro de contabilidad público, transferencias irreversibles y autogestión de claves. **Bitcoin** se enfrenta principalmente a un desafío de gobernanza y consenso social. Migrar requiere un soft fork y lidiar con UTXO heredados de alto valor. Las firmas PQC son mucho más grandes, lo que impacta en el tamaño de los bloques y las tarifas. **Ethereum** aborda el problema con una hoja de ruta "Lean" y agilidad criptográfica. Utiliza la abstracción de cuentas (AA) para migrar firmas de usuario de forma gradual, y explora reemplazos para las firmas BLS de consenso (como leanXMSS con compresión SNARK) y para los compromisos de datos (KZG). La ventana para una migración coordinada de todo el ecosistema (protocolos, carteras, exchanges) es de 5 a 8 años. La computación cuántica no es un "arma del juicio final", sino un catalizador para una reconstrucción criptográfica. El mayor cuello de botella no es técnico, sino la compleja coordinación y gobernanza necesarias para una transición a tiempo.

marsbit07/06 15:27

Cuenta atrás para el Día-Q: ¿La computación cuántica acabará con las criptomonedas?

marsbit07/06 15:27

¿Se retractaron artículos de Planck? El padre de la cuántica tropezó con un algoritmo

El artículo informa sobre la curiosa anotación de "retractadas" aplicada por el sistema digital de Springer a dos textos de Max Planck, publicados en 1940 y 1942 en la revista *Die Naturwissenschaften*. La investigación señala que no hubo fraude o error científico, sino que el etiquetado probablemente se debió a algoritmos automatizados que, al aplicar normas editoriales contemporáneas (como las de duplicación o violación de derechos de autor), interpretaron erróneamente las prácticas de publicación históricas. En esa época, era común la difusión múltiple de discursos y debates filosóficos en diferentes formatos (revistas, folletos, actas), algo que hoy podría activar alertas de "autoplagio". Además, en la plataforma, los artículos aparecen como páginas en blanco, no solo etiquetados, lo que afecta su accesibilidad. El caso ejemplifica cómo la infraestructura digital moderna, con sus reglas comerciales y algorítmicas, puede reescribir, oscurecer o distorsionar el registro científico histórico, planteando una preocupación sobre la preservación y el acceso fiel al conocimiento en la era de las bases de datos y la IA.

marsbit06/30 12:47

¿Se retractaron artículos de Planck? El padre de la cuántica tropezó con un algoritmo

marsbit06/30 12:47

12,9 millones de candidatos: el primer verano en que el destino se entrega a la IA

El verano de 2026 marcó un hito para 12,9 millones de estudiantes chinos que se enfrentaban a la Selectividad (Gaokao): la IA irrumpió masivamente en la crucial decisión de elegir su carrera y universidad. Todas las grandes tecnológicas (Alibaba, Tencent, Baidu, etc.) lanzaron agentes de IA especializados en orientación universitaria, ofreciendo de forma gratuita informes personalizados que antes costaban miles de euros en consultorías privadas. Estos sistemas, alimentados con décadas de datos de admisión, generan en segundos listas de opciones "seguras", "posibles" y "arriesgadas" adaptadas a la nota, ranking y preferencias de cada estudiante. El cambio fundamental no es meramente técnico. Tradicionalmente, una lucrativa industria se basaba en explotar la brecha de información entre familias con distintos recursos. Ahora, la IA democratiza el acceso a conocimiento especializado, ofreciendo una base de referencia equitativa, especialmente valiosa para familias de zonas rurales o menos informadas. Este momento representa la primera vez que la IA participa a gran escala en una decisión vital para las familias chinas, ganándose su confianza en un contexto de alta presión. Sin embargo, el artículo plantea una reflexión crucial: al optimizar las elecciones hacia la seguridad y el rendimiento promedio, ¿está la IA eliminando el riesgo pero también la diversidad, la pasión y la libertad para equivocarse? La tecnología puede calcular el camino más eficiente, pero la responsabilidad última sobre la propia vida sigue perteneciendo al individuo.

marsbit06/11 00:53

12,9 millones de candidatos: el primer verano en que el destino se entrega a la IA

marsbit06/11 00:53

La Amenaza Cuántica Se Acerca — Stellar Revela Su Estrategia de Defensa

La Fundación de Desarrollo de Stellar ha publicado su Plan de Preparación Cuántica, una hoja de ruta para migrar toda la red a criptografía resistente a la computación cuántica para finales de 2027. El principal desafío identificado es la gestión de cuentas inactivas, para las que se buscará consenso comunitario sobre posibles mecanismos de recuperación. La urgencia surge de algoritmos como el de Shor, que podrían permitir a futuras computadoras cuánticas romper la criptografía de curva elíptica, base actual de la seguridad de Stellar y la mayoría de las cadenas de bloques. Stellar identifica dos riesgos: la firma de los validadores y, más críticamente, la toma de control de cuentas mediante la derivación de claves privadas a partir de las públicas. La ventaja de Stellar radica en su diseño: las direcciones de cuenta están separadas de las claves de firma. Esto permite a los usuarios añadir o cambiar firmantes resistentes a lo cuántico sin mover sus activos ni cambiar su dirección, mediante la operación existente `set_options`. La migración se realizará en tres fases: desde 2026 en contratos inteligentes Soroban, en 2027 para todas las cuentas clásicas, y una futura depreciación del estándar Ed25519 dependiente de la evolución tecnológica. Un área pendiente de investigación son los sistemas de prueba de conocimiento cero (ZK) en la red, que también son vulnerables. La fundación planea colaboraciones específicas para abordar este aspecto.

bitcoinist06/10 18:03

La Amenaza Cuántica Se Acerca — Stellar Revela Su Estrategia de Defensa

bitcoinist06/10 18:03

El galardonado con el Premio Turing Sutton presenta un nuevo trabajo: Utilizando una fórmula de 1967, resuelve un gran defecto del aprendizaje por refuerzo en flujo continuo

El ganador del premio Turing Richard Sutton y colaboradores han publicado un nuevo trabajo que aborda un defecto clave del aprendizaje por refuerzo en flujo continuo (streaming RL). Tradicionalmente, el RL profundo colapsa sin búfer de repetición y con tamaño de lote 1, un problema conocido como "barrera de flujo". La investigación anterior StreamX superó esto con trucos de estabilización, pero el nuevo estudio identifica la causa raíz: el tamaño del paso de aprendizaje se define incorrectamente. El equipo propone "Actualizaciones Intencionales" (Intentional Updates), inspiradas en un algoritmo de 1967 (NLMS). En lugar de especificar cuánto mover los parámetros, el método calcula el tamaño del paso para lograr un cambio deseado y consistente en la *salida* de la función (por ejemplo, reducir el error de predicción de valor en un 5%). Esto evita oscilaciones y colapsos. Se presentan tres algoritmos: Intentional TD(λ) para valor, Intentional Q(λ) para control discreto e Intentional Policy Gradient para control continuo. En experimentos con MuJoCo, Atari y MinAtar, los métodos igualan o se acercan al rendimiento de algoritmos estándar como SAC y DQN (que usan búferes grandes), pero con una fracción del coste computacional (hasta ~1/140 de FLOPS por actualización) y mayor robustez, manteniendo el mismo conjunto de hiperparámetros en todas las tareas. El trabajo marca un avance hacia un aprendizaje en línea más estable y eficiente, similar a cómo aprenden los humanos, adecuado para robots y dispositivos con recursos limitados. Un problema pendiente es el posible sesgo en la dirección del gradiente de la política en algunas tareas, que requiere investigación futura.

marsbit05/10 06:41

El galardonado con el Premio Turing Sutton presenta un nuevo trabajo: Utilizando una fórmula de 1967, resuelve un gran defecto del aprendizaje por refuerzo en flujo continuo

marsbit05/10 06:41

De la teoría a la cuenta regresiva: Google hace sonar la alarma cuántica en blockchain con pruebas de conocimiento cero

En los últimos días, Google ha publicado una investigación que acelera significativamente la línea de tiempo para la amenaza cuántica contra la criptografía actual. Mediante una optimización del algoritmo de Shor en circuitos cuánticos, han reducido los qubits lógicos necesarios para romper el cifrado de curva elíptica de 256 bits (ECDSA) de alrededor de 6000 a solo 1200, lo que disminuye el costo computacional en casi 20 veces. Google estima que para 2029, sistemas críticos como HTTPS, certificados bancarios, SSH y, crucialmente, las cadenas de bloques que usan ECDSA (como Bitcoin y Ethereum), deben completar una transición hacia criptografía resistente a la cuántica (PQC). Aunque el plazo de 2029 parece ambicioso, abre una ventana de acción clara. Los riesgos son graves: entre el 25% y el 35% de las direcciones de Bitcoin ya tienen su clave pública expuesta y son vulnerables. En Ethereum, todas las direcciones EOA exponen su clave pública en la primera transacción, poniendo en riesgo toda la red si no se actualiza. Ambas plataformas están trabajando en soluciones. Ethereum explora la abstracción de cuentas y algoritmos PQC para su consenso PoS. Bitcoin evalúa implementar algoritmos como FALCON o CRYSTALS-Dilithium a través de BIP-360, aunque su adopción depende de alcanzar un consenso comunitario. Interesantemente, Google utilizó pruebas de conocimiento cero (ZK) para divulgar esta amenaza de manera controlada, y cuenta con investigadores de la Fundación Ethereum en su equipo, sugiriendo que la resistencia cuántica podría convertirse en una narrativa central en el espacio cripto.

marsbit04/16 06:41

De la teoría a la cuenta regresiva: Google hace sonar la alarma cuántica en blockchain con pruebas de conocimiento cero

marsbit04/16 06:41

Qué esperar del precio de Solana en abril mientras las métricas se alinean nuevamente

El precio de Solana (SOL) podría experimentar un repunte significativo en abril de 2026, según un algoritmo predictivo de CoinCodex. Tras una prolongada corrección que lo mantuvo por debajo de los $100, se anticipa un aumento del 30% este mes, alcanzando aproximadamente los $103.76. A medio plazo (3 meses), se proyecta una subida del 63%, llegando a los $130. Históricamente, abril ha sido un mes alcista para SOL. En los últimos cinco años, ha cerrado en positivo tres veces, con ganancias de hasta un +60.8%, superando con creces las pérdidas máximas de -15.7% en los meses negativos. El rendimiento promedio del mes es de +18.7%, lo que sugiere una tendencia favorable. No obstante, el segundo trimestre suele ser mixto, por lo que el desempeño real de SOL en Q2 aún está por verse.

bitcoinist04/07 14:33

Qué esperar del precio de Solana en abril mientras las métricas se alinean nuevamente

bitcoinist04/07 14:33

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