Modular, una empresa de inteligencia artificial, ha presentado recientemente un nuevo lenguaje de programación llamado Mojo. Este lenguaje ha llamado la atención debido a dos características destacadas: combina la facilidad de uso de Python con la velocidad de ejecución de C. Mojo se ha destacado por su capacidad para ser 35,000 veces más rápido que Python al ejecutar algoritmos numéricos gracias a la aceleración por hardware. Aprovechando los puntos fuertes de distintos tipos de hardware, como CPUs, GPUs, TPUs y ASICs personalizados, Mojo ofrece una sintaxis y semántica de alto nivel similar a Python, lo que facilita su aprendizaje y uso para los desarrolladores expertos en Python.

Mojo: un lenguaje de programación rápido y flexible

Mojo ha ganado atención en el mundo de la programación por su enfoque en abordar la realidad bifurcada de la inteligencia artificial. Mientras los modelos de IA se desarrollan en Python debido a su rico ecosistema, los programadores suelen recurrir a lenguajes más rápidos, como C/C++ y Rust, para conectar su código a módulos de alto rendimiento. Mojo busca superar esta brecha al proporcionar una solución que combina las características apreciadas de Python para la investigación con las capacidades de programación de sistemas que requieren lenguajes como C, C++ y CUDA.

Beneficios y potencial impacto de Mojo

La compilación estática de Mojo permite tiempos de ejecución más rápidos y una mejor optimización, ya que el código se compila antes de la ejecución. Según Jeremy Howard, científico de datos y cofundador de Fast.ai, Mojo podría ser el mayor avance en lenguaje de programación en décadas. Su enfoque de combinar la facilidad de uso de Python con la velocidad de ejecución de C tiene el potencial de agilizar el desarrollo, depuración, aprendizaje y despliegue de aplicaciones de aprendizaje automático, superando las limitaciones del enfoque "dos lenguajes".

Los precursores de Mojo

El equipo detrás de Mojo cuenta con profesionales destacados en el campo de la programación y la inteligencia artificial. Chris Lattner, uno de los precursores de Mojo, ha trabajado en empresas como Apple, Google y Tesla, y ha contribuido al desarrollo de LLVM, el compilador MLIR y el lenguaje de programación Swift. Tim Davis, otro precursor de Mojo, cofundador de Modular y ex responsable de Google ML, ha supervisado importantes aspectos del aprendizaje automático, como las API, los compiladores y la infraestructura de ejecución en Google.

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