Computación en malla (grid computing) para la ciencia

Un gran aliado para la investigación científica en diversas disciplinas es, sin duda, el mayor poder computacional que se puede obtener de los equipos informáticos actuales, instalados en los grandes centros de producción del conocimiento a nivel mundial. El procesamiento de grandes volúmenes de datos permite, por ejemplo, la comprobación de hipótesis, el establecimiento de modelos matemáticos de fenómenos naturales, las simulaciones de eventos y, en algunos casos y con reservas, predicciones científicas sobre lo que puede suceder.

Por su parte, los computadores amplían su potencia cada día más, gracias a los avances en tecnologías y materiales usados en el diseño y fabricación de estas herramientas. Sin embargo, los computadores más poderosos, necesarios para realizar todas las complejas funciones, modelaciones y cálculos voluminosos que requiere la ciencia moderna, requieren inversiones bastante altas.

Como se dice popularmente, si dos cabezas piensan más que una, dos o más procesadores (llamados CPU, Unidad de Procesamiento Central, en la jerga técnica) podrán producir más en cantidad o en menor tiempo, los resultados necesarios de un trabajo de procesamiento intensivo en cálculos y procesos digitales.

Varios CPU juntos, más potencia

La tecnología para aprovechar el poder computacional de varios procesadores es conocida como “Grid computing” o Computación en Malla, y ha estado en operación por varios años, desarrollando mejores prácticas, programas de control, lenguajes de procesamiento en paralelo y otras técnicas para obtener el mayor provecho de ese principio de trabajo en cooperación.

Existen varias formas en que se pueden poner a trabajar varios computadores en conjunto. Algunas de ellas han llamado abiertamente a voluntarios alrededor del mundo para que donen el tiempo de sus computadoras caseras mientras no las están usando, para buscar un objetivo común. Uno de los ejemplos más conocido es el de los proyectos SETI (Búsqueda de Inteligencia Extra Terrestre, por sus siglas en inglés), dentro de los cuales, SETI@Home está siendo apoyado por millones de personas de todo el mundo mediante el uso de sus computadoras personales, que procesan la información capturada por el radiotelescopio de Arecibo, ubicado en Puerto Rico.

Igualmente, el proyecto Fold It invita a resolver problemas de la ciencia participando en juegos que utilizan las computadoras en casa, pero que realmente están ayudando a estudiar las proteínas, los aminoácidos y la forma en que éstos se comportan.

Una práctica en el mundo

Mientras en nuestro país se debaten con mayor frecuencia temas relacionados con los ámbitos político, económico y social, el mundo afuera sigue avanzando en los campos de la tecnología y la ciencia, y no se detiene a esperar a nadie.

Así, hay áreas del saber que han sido y son poco exploradas en varios países de Latinoamérica, entre ellos El Salvador, y sin embargo podrían traer grandes beneficios en la solución de los problemas más acuciosos en distintas disciplinas. El desarrollo de la ciencia, sobre todo aquélla que requiere el almacenamiento, procesamiento y transmisión de grandes volúmenes de información y datos, es una apuesta pendiente entre nuestros países, pues sus frutos, además de no estar siempre garantizados, ocurren solamente en el mediano o largo plazo.

El proyecto GISELA (Grid Initiatives for e-Science virtual communities in Europe and Latin America), por ejemplo, como su nombre lo indica, intenta agrupar y lograr la colaboración entre las “Iniciativas de computación en mallas para las comunidades virtuales para la e-Ciencia en Europa y Latinoamérica”.

Bajo esta iniciativa, es posible enlazar y posibilitar que trabajen en colaboración distintas instalaciones de computadores en malla, operando en diferentes partes de mundo. Entre otros logros, han creado un portal, el GISELA Science Gateway, en el que se presentan 8 aplicaciones en malla, listos para su aprovechamiento por 4 tipos de Comunidades Virtuales de Investigación (VRC, en inglés):

1. Patrimonio cultural

  • Proyecto ASTRA: reconstrucción de sonido de instrumentos antiguos

2. Sistemas Industriales

  • Industry@Grid: herramienta para planificación de procesos industriales y cadenas de aprovisionamiento usando métodos matemáticos.

3. Bioinformática y Ciencias de la Vida

  • ClustalW: herramienta para alinear múltiples proteínas o secuencia de nucleótidos.
  • GATE: simulaciones numéricas en imágenes médicas.
  • Phylogenetics (MrBayes): estimación Bayesiana de la filogenia.

4. Estadísticas y Matemáticas

  • Octave: lenguaje para cálculos numéricos
  • R: computación estadística y gráficas.
  • DPPM: problema de fecha límite en gestión de proyectos.

 

 

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