Investigadores descubren que discos duros llenos pueden potenciar computadoras

Un estudio de 2014 revela que la memoria saturada puede teóricamente mejorar el rendimiento computacional. La técnica, llamada «computación catalítica», desafía suposiciones previas y abre nuevas líneas de investigación en teoría de la complejidad.

«Obviamente, estaba equivocado»: el giro inesperado

En 2014, un equipo liderado por Bruno Loff (Universidad de Lisboa) y Harry Buhrman (Universidad de Ámsterdam) demostró que un disco duro sin espacio libre puede, en teoría, aumentar la capacidad de cálculo. El hallazgo surgió al estudiar cómo reutilizar memoria «llena» sin alterar su contenido original, inspirando el marco de la computación catalítica.

De la teoría a la práctica

James Cook e Ian Mertz aplicaron este principio en 2023 para resolver el problema de evaluación de árboles, un desafío clave en teoría de la complejidad. Su algoritmo redujo el uso de memoria, desafiando conjeturas previas de Stephen Cook y Pierre McKenzie.

Raíces de un problema complejo

El debate comenzó en la década de 2000 al estudiar la clase «L» de problemas resolubles con poca memoria. La evaluación de árboles, aunque rápida (clase «P»), parecía requerir más memoria de la permitida en «L». La computación catalítica redefinió los límites teóricos al permitir reutilizar memoria saturada como «catalizador».

Nuevos caminos para la computación

El avance replantea cómo se entiende la relación entre memoria y capacidad de cálculo. Aunque aún no resuelve si «P = L», abre puertas a técnicas innovadoras en optimización de recursos, con potencial impacto en algoritmos futuros.