Barcelona Supercomputing Center MareNostrum
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Supercomputación y Revolución de la Información

La utilidad más clásica de la supercomputación para la industria es la posibilidad de realizar experimentos con el supercomputador en vez de con medios físicos. Esto comporta un abaratamiento de costes y una aceleración enormes en el proceso de diseño de los productos: los experimentos son más rápidos y más baratos. Y en la actualidad, notablemente precisos.

La revolución industrial del siglo XXI es la revolución de la información. El aumento de la capacidad de cálculo de los ordenadores nos ha dotado de la posibilidad de extraer conocimiento de gran utilidad para mejorar la eficiencia de la industria, las empresas de servicios y las administraciones.

En este contexto, la supercomputación, por la gran capacidad de sus máquinas, pero también por la manera de programarlas, se convierte en un instrumento clave para aquellos países, empresas y entidades que quieran situarse entre los más desarrollados y avanzados. La revolución industrial de la información consiste en capacidad de cálculo y algoritmos.

SIMULACIONES

La utilidad más clásica de la supercomputación para la industria es la posibilidad de realizar experimentos con el supercomputador en vez de con medios físicos. Esto comporta un abaratamiento de costes y una aceleración enormes en el proceso de diseño de los productos: los experimentos son más rápidos y más baratos. Y en la actualidad, notablemente precisos.

¿Qué significa poder reproducir un experimento en un supercomputador? Significa poder simular la física y la química de los fenómenos de la naturaleza en el computador, resolviendo los modelos matemáticos, las ecuaciones, que modelan estos fenómenos.

Con la capacidad actual de cálculo de los computadores hay fenómenos que hace veinte años no se podían simular con la precisión suficiente y hoy en día sí se pueden. Por ejemplo, las combustiones. En la simulación de la combustión aún no se consigue una precisión total, pero el nivel de precisión es ya lo suficientemente alto como para ser muy útil en el diseño de diferentes dispositivos de combustión, desde el motor de un coche hasta una turbina de gas o un combustor industrial. Segundo ejemplo, las interacciones entre cualquier tipo de aparato mecánico con fluidos: podemos simular detalladamente el funcionamiento de un generador eólico o de una bomba hidráulica. Y tercer ejemplo, la exploración de hidrocarburos: en la actualidad tenemos una capacidad de cálculo que nos permite obtener imágenes, y ya no solamente imágenes, sino conocer las propiedades físicas del terreno con una precisión que era imposible antes de las máquinas petaflop. Las máquinas petaflop son las que son capaces de realizar mil billones de operaciones por segundo (1015). Y con las máquinas exaflop (1018), previstas para inicios de la próxima década, todavía llegaremos más lejos.

SOFTWARE PARALELO

En el Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC) disponemos del superordenador MareNostrum, que ocupa el número 16 en la lista Top500 de los superordenadores más rápidos del mundo. MareNostrum 4 tiene una capacidad cálculo de 13,7 petaflops, una memoria principal de 390 terabytes y 14 terabytes de almacenaje en disco duro.

Pero, cuando se habla de supercomputación para la industria, es importante pensar que no siempre es necesario disponer de la máquina más rápida del mundo. Supercomputación en realidad quiere decir computación paralela. Hay problemas industriales que necesitan computadores más modestos que MareNostrum, pero aun así computadores paralelos. Por lo tanto, una cosa importante es que se desarrolle software capaz de utilizar estas máquinas paralelas de forma eficiente. Y una de las principales contribuciones del BSC a la industria es ayudar al desarrollo de este tipo de software paralelo.

Hoy en día podemos construir redes neuronales gigantescas que ya son útiles para abordar problemas reales. El procedimiento es recopilar los datos del problema y con ellos entrenar una red neuronal. Esta red neuronal va a hacer predicciones sobre los comportamientos de ese sistema y va a actuar como un simulador basado en ecuaciones.

REDES NEURONALES

Algunas veces hay problemas industriales que no se pueden simular de una forma estándar, es decir a través de resolver una serie de ecuaciones que modelan la física. Esto ocurre por diferentes motivos. Normalmente suele ser por incertidumbres, porque hay algo que no conocemos y que nos impide resolver la ecuación. Por ejemplo, en una incineradora de residuos no conocemos cuál es el combustible que estamos quemando, porque no conocemos al detalle la composición de la basura. Cuando ocurren este tipo de situaciones, podemos modelizar el fenómeno usando simplemente datos, sin necesidad de usar ecuaciones. Hoy en día, se ha llegado a un punto de desarrollo electrónico que podemos construir redes neuronales gigantescas que ya son útiles para abordar problemas reales.

El procedimiento es recopilar los datos del problema y con ellos entrenar una red neuronal. Esta red neuronal va a hacer predicciones sobre los comportamientos de ese sistema y va a actuar como un simulador basado en ecuaciones. Las redes neuronales se conocen desde los años 60, pero hace veinte años obtener resultados útiles para problemas reales con ellas no era posible, simplemente, porqué los circuitos que había no permitían crear redes de un tamaño suficientemente grande. Ahora, con el avance de la electrónica, ya se puede.

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PROCESADO DE LENGUAJE NATURAL

Otra aplicación nueva de la supercomputación es en el campo de las ciencias sociales, por ejemplo, en el campo del procesado de lenguaje natural, el lenguaje que utilizamos los humanos. Mediante algoritmos estadísticos nuevos, que utilizan la gran capacidad de cálculo de las máquinas, podemos tratar textos de forma automatizada para, por ejemplo, extraer o encontrar información de una serie de bases de datos o de documentos en los cuales, sin estas herramientas no podríamos hacer nada más que buscar palabras clave, keywords. ¿Para quién tiene utilidad esto? Pues tiene utilidad, por ejemplo, para el tratamiento de la información jurídica, para el tratamiento de toda la información clínica de los hospitales o para el tratamiento de la información de las administraciones, que actualmente disponen de múltiples bases de datos y de documentos dispersas y con diferentes formatos.

BIG DATA

En el campo de las ciencias sociales, cuando analizamos grandes cantidades de datos, aparecen también problemas de Big Data. Por ejemplo, cuando nos enfrentamos a la gestión de las quejas de los ciudadanos de una gran ciudad o queremos analizar diferentes informaciones procedentes de las redes sociales, el volumen de datos es tan grande que necesitamos superordenadores y algoritmos especiales para poder tratar esta información y extraer conclusiones útiles.

En conclusión, la capacidad de cálculo y los algoritmos, pueden ser herramientas claves para mejorar la gestión de todo tipo de procesos que persiga la optimización y la eficiencia. En el siglo XXI, tenerlos como aliados será clave para todas aquellas empresas, administraciones y entidades que deseen tener un papel destacado en sus respectivas áreas.