Por Benjamin Bustos, Depto. Ciencias de la Computación, FCFM, Universidad de Chile.

Me encuentro participando en el CMM San Pedro de Atacama Symposium 2012, un Simposio multidisciplinario donde se discuten los desafíos actuales relacionados con la computación en áreas como la minería y la astronomía, entre otros. Les relataré a continuación algunos de los temas que fueron discutidos y cómo de ellos derivan los principales problemas de análisis de cantidades masivas de datos en tiempo real.

Uno de los desafíos principales que fue discutido es la importancia de los sistemas de computación de alto rendimiento (High Performance Computing o HPC) para resolver problemas de cómputo masivo y las tendencias actuales en esta área. Henry Brandt, de IBM Systems and Technology Group de Nueva York, comentaba que inicialmente la investigación en HPC se había orientado en tratar de construir el procesador más rápido posible. Luego, la investigación cambió de foco y se centró en estudiar cómo aprovechar múltiples procesadores para realizar cálculos en paralelo en forma masiva (mostrando imágenes de uno de los top supercomputadores del mundo, con más de 1.500.000 procesadores). Brand comentó que ahora se está produciendo un nuevo cambio y las problemáticas actuales apuntan a cómo realizar todos estos cálculos masivos de una forma que sea energéticamente eficiente.

Otro de los investigadores, David Botzer de IBM Research Lab en Haifa, Israel, contó sobre la investigación en herramientas de análisis visual para detección de eventos, orientado principalmente al tema de seguridad, por ejemplo, detectar si dos camiones de carga en una mina a tajo abierto estaban en curso de colisión. Mostró cómo los productos originales en este ámbito se dedican a informar en forma reactiva sobre eventos que hubieran sucedido, utilizando diferentes clases de sensores que proveen de datos al sistema y que gatillan ciertas alarmas. En cambio, señaló que ahora el foco de la investigación es desarrollar herramientas que permitan a los usuarios del sistema definir los eventos que se deben detectar, y cómo luego se podría intentar predecir si el evento se va a producir o no en forma proactiva. Esto permite poder tomar acciones preventivas y evitar, por ejemplo, accidentes.

En el área de astronomía, distintos investigadores mostraron cómo la construcción de nuevos observatorios astronómicos en Chile, como el observatorio ALMA o el LSST, derivarán en la producción de inmensas cantidades de datos (en total del orden de petabytes por año). Los desafíos se centran entonces en cómo analizar toda esa cantidad de información en forma eficiente para extraer información útil para tareas como clasificación de galaxias, estudio de estrellas a partir de su luminosidad, detección de planetas extrasolares, estudio de los efectos del choque entre galaxias, etc. También se discutió sobre la importancia de contar con herramientas de visualización eficaces tanto para el monitoreo de estos observatorios astronómicos (que se ubican por sobre los cinco mil metros de altura), como para ayudar a los investigadores en el análisis de los datos.

Sin lugar a dudas, los desafíos que se plantean en las áreas de investigación relatadas necesitarán de avances importantes en Ciencias de la Computación. Por ejemplo, se hace necesario disponer de estándares para la publicación y acceso de datos (científicos en este caso) y se requiere de herramientas eficientes para el análisis de estos datos masivos que muchas veces no son estructurados. Esto nos permitirá hacer frente al diluvio de datos que estamos viviendo actualmente.