El cerebro humano inspira una nueva era en el procesamiento de datos masivos
Los avances en TIC han transformado nuestra vida en sus vertientes económica y social. Ahora podemos comunicarnos con personas que están en lugares lejanos en un instante, coordinar a distancia la respuesta a un desastre, aplicar nuevos métodos diagnósticos y tratamientos médicos y conseguir predicciones más precisas del tiempo y una mejor modelización del clima. Aunque el aumento continuo del rendimiento de los ordenadores ha permitido todo esto, y mucho más, los procesadores estándar no pueden seguir el ritmo del crecimiento exponencial de los datos. Esto ha hecho necesario desarrollar nuevos procesadores más rápidos, compactos y de bajo consumo. Aplicar potencia de procesamiento «Para cubrir la distancia creciente entre el incremento de los datos y la potencia de procesamiento, se necesitan nuevos métodos de procesamiento y computación», explica la Prof. Chiara Roda, coordinadora del proyecto FTK y asociada a la Universidad de Pisa (Italia). «Nuestro enfoque al respecto ha sido desarrollar una tecnología de procesamiento de imágenes que emula la arquitectura del cerebro y, después, probarla en el Gran Colisionador de Hadrones, uno de los aceleradores de partículas mayores y más potentes del mundo, situado en el CERN, cerca de Ginebra, a fin de resolver un problema concreto de datos masivos». Algunos de los procesos subatómicos más interesantes generados por las colisiones de partículas en el Gran Colisionador de Hadrones son muy raros y quedan ocultos entre una cantidad sumamente elevada de eventos irrelevantes. Por consiguiente, seleccionar los eventos interesantes entre este «ruido de fondo» en tiempo real es muy importante para aprovechar al máximo el potencial de estos experimentos. El equipo del proyecto construyó «aceleradores» para algoritmos que normalmente consumen una gran cantidad de tiempo de procesamiento y recursos. «Nuestra tecnología funciona filtrando la información relevante para realizar un procesamiento posterior en imágenes que son demasiado complejas como para procesarlas directamente con ordenadores estándar», explica Roda. «El cerebro procesa las imágenes del mismo modo. Para realizar un procesamiento de mayor nivel y almacenar a largo plazo, solo selecciona los datos que coinciden con un conjunto específico de patrones memorizados. Nuestra tecnología emula esta función de bajo nivel del cerebro». Liberar las posibilidades de los datos masivos Esta capacidad genera muchas posibilidades para otras aplicaciones, que van desde los cálculos astrofísicos y meteorológicos hasta aplicaciones de automatización de robots y seguridad. «La comunicación con los posibles usuarios finales en el entorno de la física de altas energías fue muy buena», asegura Roda. «ATLAS, un experimento del CERN diseñado para descubrir los secretos del universo, aprobó nuestra tecnología para realizar un volumen enorme de procesamiento en línea, que inicialmente se preveía realizar con unidades de procesamiento central (CPU) de calidad comercial. Fuera de la física de altas energías, nuestro objetivo fue acelerar y automatizar el procesamiento de datos para diagnóstico clínico». De hecho, el consorcio del proyecto FTK ha estado en contacto con empresas interesadas en utilizar la tecnología para aplicaciones en cámaras inteligentes y captación de imágenes médicas. Un joven investigador que recibió una beca Marie Curie para trabajar en Pisa en «Huellas de resonancia magnética» (MRF) estudia la posibilidad de aplicar esta tecnología para acelerar algoritmos basados en la búsqueda de coincidencias en patrones. «Al aumentar la potencia y la eficiencia de computación, hemos mostrado que esta tecnología puede aportar beneficios a muchas áreas de la sociedad», explica Roda. «También puede ahorrar energía y espacio, y es menos cara que los grandes centros de CPU. Creo que el uso inteligente de una combinación de tecnologías debería permitir solucionar el problema de avalancha de información al que nos enfrentamos todos, sin necesidad de dedicar cantidades inmensas de recursos».
Palabras clave
Gran Colisionador de Hadrones, FTK, datos, cerebro, TIC, modelización del clima
