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Nuevo software de almacenamiento para acelerar la investigación científica

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El Laboratorio Nacional de Argonne, uno de los más importantes de Estados Unidos, acaba de lanzar Mochi, un nuevo software de navegación que permite personalizar los servicios de datos para acelerar las investigaciones científicas. En su desarrollo han colaborado con otras organizaciones, como el Laboratorio Nacional de Los Alamos o la Universidad Carnegie Mellon, que podrán disfrutar de esta innovación en sus trabajos.

Actualmente, casi cualquier investigación científica se apoya en el uso de datos para extraer conclusiones de la información recopilada en sus experimentos, desarrollar teorías y muchas otras tareas. Por ello, es vital que las instituciones dedicadas a la investigación y el desarrollo científico cuenten con sistemas de información capaces de apoyarles en su trabajo, y la base es un sistema de datos rápido, que se pueda usar para mejorar la eficiencia de diferentes tipos de investigaciones.

Teniendo en cuenta que los requisitos son cada vez mayores, es imprescindible que estos sistemas vayan mejorándose con las nuevas tecnologías, y uno de los campos más importantes en los que trabaja la industria es el software, ya que determina cómo se recopila y se usa la información para apoyar las investigaciones. Siguiendo ese razonamiento, el Laboratorio Nacional de Argonne, una de las principales instituciones de investigación de estados Unidos, ubicada en Illinois, acaba de presentar el sistema Mochi.

Se trata de un software de navegación de datos que permite personalizar diferentes servicios de datos para cada trabajo específico, optimizando al máximo su funcionamiento según los requisitos de cada trabajo o experimento. Esto se traduce en una mayor versatilidad de las plataformas de almacenamiento empleadas para la investigación científica, que pueden acelerar mucho cada proyecto en marcha, reduciendo en semanas o meses el tiempo que se tarda en generar información procesable, proveniente de la recopilación de datos.

Según ha comentado Phil Carns, principal especialista en desarrollo de software de Argonne, “para algunos científicos, mejorar su capacidad para procesar datos podría reducir semanas o meses el tiempo necesario para producir información procesable a partir de su investigación”. Pero, actualmente, cada sistema de datos debe diseñarse específicamente para cada proyecto, de forma que sea lo más eficiente posible. En palabras de Carns, “cualquiera puede idear un sistema de almacenamiento personalizado para resolver un problema científico en particular, pero llevaría años completarlo y prepararlo para la producción”, pero esto es demasiado caro y lento como para ser efectivo.

Esto les ha llevado a desarrollar el software Mochi, en colaboración con otras importantes instituciones de investigación, como la Universidad Carnegie Mello, el Laboratorio Nacional de Los Alamos y The HDF Group, una organización sin ánimo de lucro con sede en Illinois, dedicada a promover tecnologías de gestión de datos de código abierto de última generación. Según ha comentado Carns, en su Instituto están “haciendo esto para que cuando alguien quiera construir algo nuevo, no comience desde cero”. Porque con Mochi los desarrolladores de servicios de datos pueden acelerar rápidamente sus proyectos, seleccionando de forma muy sencilla lo que necesitan a través de un simple menú, donde se encuentran numerosos recursos adaptados a las necesidades de cualquier proyecto.

Por ejemplo, un científico dedicado a la investigación meteorológica puede elegir un componente que permita indexar información a lo largo de diferentes dimensiones y combinarlo con otro componente que permita agregar datos de múltiples fuentes. Y un investigador de datos moleculares puede optar por un componente que permita almacenar en caché la información de uso local de dispositivos para acelerar los algoritmos de aprendizaje automático empleados en este tipo de estudios.

En palabras de Carns, que lleva desde 2015 trabajando en este desarrollo, “un problema común en todas las ciencias es que los investigadores son capaces de crear datos más rápido de lo que se puede analizar . Identificar esos pocos bits de datos que son particularmente interesantes y relevantes para el problema que intentan resolver puede retrasar significativamente el proceso de hacer un descubrimiento. Para algunos científicos, mejorar su capacidad para procesar datos podría reducir semanas o meses el tiempo necesario para producir información procesable a partir de su investigación”.

Y esto es lo que han logrado con Mochi, que ya está siendo probado para analizar los datos obtenidos de los experimentos realizados en aceleradores de partículas, con posibles aplicaciones en campos como la medicina o la ciencia de materiales. Y también para estudiar los datos de simulación de partículas, que pueden ayudar a descubrir nuevas fuentes de energía como la fusión nuclear, y también se está aplicando para almacenar los datos que se utilizan para alimentar los sistemas de aprendizaje automático en la investigación contra el cáncer.

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