Cinco matemáticos que han cambiado la historia de la informática

La historia la escriben sus protagonistas. En el mundo de la informática y las matemáticas, esos protagonistas son los científicos cuyas ideas han revolucionado la forma en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos. Desde los pioneros como Alan Turing y Ada Lovelace, que sentaron las bases de la computación, hasta los matemáticos contemporáneos que están impulsando la inteligencia artificial, la ciberseguridad y la computación cuántica, su legado demuestra que sin matemáticas no hay informática y que la unión de ambas disciplinas se configura como una de las carreras más interesantes y prometedoras del siglo XXI.

5 nombres de matemáticos que debes conocer

Ada Lovlace (1815-1852)

Matemática y escritora británica que, gracias a su visión pionera, sentó las bases de la programación informática mucho antes de que existieran los ordenadores.

Hija del poeta Lord Byron y la matemática Annabella Milbanke, Ada fue educada en ciencias y matemáticas, algo poco común para una mujer en su época. Su gran oportunidad llegó cuando conoció a Charles Babbage, un inventor británico que trabajaba en la Máquina Analítica, un dispositivo mecánico diseñado para realizar cálculos complejos. Fascinada por la idea, Lovelace colaboró con él y escribió lo que se considera el primer programa de la historia.

En 1843, mientras traducía un artículo del ingeniero italiano Luigi Federico Menabrea sobre la Máquina Analítica, Ada agregó una serie de notas que triplicaban la extensión del texto original. En estas notas, desarrolló un algoritmo para calcular los números de Bernoulli, describiendo paso a paso cómo la máquina podría procesar la información de manera automatizada. Este algoritmo es considerado el primer programa informático de la historia, y su estructura es similar a la de los lenguajes de programación modernos.

Alan Turing (1912-1954)

Pocos matemáticos han tenido una influencia mayor en el curso de la historia que Alan Turing. Considerado el padre de la informática teórica y la inteligencia artificial, Turing desarrolló el concepto de la "máquina de Turing", que es la base de los ordenadores modernos.

En realidad, la “maquina de Turing” es un modelo teórico que define el funcionamiento de un sistema capaz de procesar información mediante una cinta infinita dividida en celdas, un cabezal lector-escritor que se mueve sobre la cinta y una tabla de reglas que dicta cómo modificar los símbolos según el estado de la máquina.

Un ejemplo práctico de una máquina de Turing sería una calculadora básica que suma números representados con símbolos en una cinta. Para calcular 2 + 3, la máquina inicia con dos grupos de 1s separados por un +, mueve el cabezal sobre la cinta y, siguiendo sus reglas, transfiere 1s del segundo grupo al primero hasta completar la operación, resultando en 1 1 1 1 1 (el número 5).

Este modelo permitió formalizar el concepto de algoritmo y computabilidad, sentando las bases de la informática moderna y demostrando qué problemas pueden resolverse mediante un proceso mecánico.

Este sistema fue el que permitió descifrar el código Enigma empleado por el ejército alemán en la Segunda Guerra Mundial, y sigue siendo la base sobre la que se asienta la informática moderna. Aunque los ordenadores actuales son mucho más complejos, los principios son prácticamente idénticos, con memoria (RAM como la cinta), procesadores (el cabezal lector-escritor) y programas (la tabla de reglas).

John von Neumann (1903 -1957)

John von Neumann fue un matemático, físico y científico de la computación húngaro-estadounidense, considerado uno de los grandes genios del siglo XX. Sus contribuciones abarcaron matemáticas, física cuántica, economía y, sobre todo, la informática.

Mentor de Alan Turing, una de sus grandes contribuciones fue la Arquitectura de von Neumann, un modelo de computación que sirvió como base para prácticamente todos los ordenadores modernos. Se basa en la idea de una memoria única que almacena tanto los datos como las instrucciones, permitiendo la ejecución secuencial de programas. Esto es lo que hoy conocemos como RAM (memoria de acceso aleatorio) y que ha pasado de los aproximadamente 5.5 KB del EDVAC de 1949 (la primera computadora que contaba con esta arquitectura), a los 16, 32 o 64 GB que equipan muchos de los ordenadores que hoy en día se destinan al mercado doméstico.

John von Neumann es conocido además por desarrollar la teoría matemática de los juegos, base de la economía, la inteligencia artificial y los algoritmos de optimización, además de por su participación en el famoso Proyecto Manhattan, ayudando en los cálculos para el desarrollo de la bomba atómica. 

Claude Shannon (1916-2001)

Claude Shannon fue un matemático, ingeniero y criptógrafo estadounidense, cuyo trabajo sentó las bases de todo lo relacionado con la transmisión y almacenamiento de datos.

En 1948, publicó su famoso artículo "A Mathematical Theory of Communication", donde introdujo el concepto de bit como la unidad fundamental de información y estableció las bases matemáticas para la transmisión eficiente de datos a través de redes.

Su trabajo permitió el desarrollo de compresión de datos, corrección de errores y la capacidad del canal de transmisión, pilares esenciales para Internet, la telefonía móvil y el almacenamiento digital. Además, aplicó el álgebra de Boole a circuitos eléctricos, demostrando que las operaciones lógicas podían implementarse con interruptores, lo que sentó las bases de la computación digital.

Además de trabajar junto a Turing en técnicas de cifrado durante la Segunda Guerra Mundial, también exploró la inteligencia artificial y la cibernética, diseñando Theseus, un robot electromecánico capaz de aprender a resolver laberintos. 

Barbara Liskov (1939- )

Barbara Liskov es una matemática y científica de la computación estadounidense cuyo trabajo ha sido fundamental para el desarrollo de la programación orientada a objetos, los sistemas distribuidos y la seguridad informática.

Nacida en 1939, fue una de las primeras mujeres en obtener un doctorado en informática en Estados Unidos. Una de sus aportaciones más destacadas es el Principio de Sustitución de Liskov (LSP), una regla clave en la programación orientada a objetos que establece que si una clase hereda de otra, debe poder ser utilizada en su lugar sin alterar el funcionamiento del programa.

Imaginemos un sistema de transporte en una aplicación, donde hay una clase Vehículo con funciones como acelerar y frenar. Si creamos subclases como Coche o Camión, estas deben respetar el comportamiento de Vehículo para que puedan usarse indistintamente sin causar errores. Sin embargo, si añadimos una Bicicleta que requiere pedales en lugar de un motor, y no implementa correctamente las funciones esperadas, podría romper el sistema. El principio garantiza que las clases derivadas sean compatibles con la original, haciendo el código más modular, reutilizable y libre de errores.

Este principio ha sido crucial para el desarrollo de lenguajes como Java, C++ y Python. Además, lideró el desarrollo de CLU, un lenguaje de programación pionero en la introducción de conceptos como abstracción de datos, que hoy en día son esenciales en la ingeniería de software.

Las matemáticas del futuro

En la actualidad son miles los matemáticos cuyas contribuciones son clave para el avance de la informática en todos los campos: desde la ciberseguridad a la inteligencia artificial, pasando por la computación en la nube o el desarrollo de nuevos lenguajes de programación y formas de programar.

Shafi Goldwasser, pionera en criptografía y seguridad computacional, ha desarrollado modelos clave para el cifrado seguro de datos. Terence Tao, considerado un prodigio de las matemáticas, ha realizado importantes avances en teoría de números y análisis armónico, con aplicaciones en algoritmos y computación cuántica. Tim Roughgarden ha revolucionado la intersección entre informática y economía con sus estudios en algoritmos y teoría de juegos y la española Nuria Oliver se ha convertido en un referente mundial en inteligencia artificial, al aplicar modelos matemáticos al análisis de datos masivos.

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