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Inés Gallastegui
Granada
Lunes, 31 de marzo 2025, 00:01
Representantes de centros de investigación y empresas de la provincia se suman a la petición del rector de un superordenador y explican cómo mejoraría su ... rendimiento si pudieran utilizar esta infraestructura.
Gerardo Cuerva Cámara Granada y Confederación de Empresarios
El presidente de Cámara Granada y la Confederación Granadina de Empresarios (CGE), Gerardo Cuerva, destaca la necesidad de «consolidar la apuesta de Granada por la más alta innovación en inteligencia artificial y la investigación más puntera ya sea en salud, a través del PTS, o ciencia de alto nivel como la que se hará en Ifmif-Dones o se hace en el Instituto de Astrofísica».
Cuerva considera que «se trata de una de esas infraestructuras del siglo XXI» que reclaman los empresarios desde hace mucho tiempo. «El supercomputador será una oportunidad competitiva para empresas e investigadores de Granada que hoy tienen que dedicar grandes recursos para usar otras instalaciones similares. Podría acelerar nuestro desarrollo al nivel al que lo hacen infraestructuras de comunicaciones como las que reclamamos una y otra vez».
María Ruz Centro de Investigación Mente, Cerebro y Comportamiento
En el Centro de Investigación Mente, Cerebro y Comportamiento (Cimcyc) de la Universidad de Granada trabajan «con conjuntos de datos extremadamente complejos que requieren un procesamiento intensivo», resalta su directora, María Ruz. «Algunos análisis pueden tardar días, e incluso semanas, en completarse en una estación de trabajo convencional. Contar con un supercomputador nos permitiría reducir drásticamente estos tiempos gracias a la paralelización de procesos, optimizando el uso de los recursos», añade. Disponer de una infraestructura diseñada para deep-learning facilitaría la validación de modelos de IA más complejos aplicados a la neuroimagen, impulsando el desarrollo de nuevas metodologías de análisis.
José Alfredo Cañizo Instituto de Matemáticas
José Alfredo Cañizo, miembro del consejo de investigación de la unidad de excelencia María de Maeztu del Instituto de Matemáticas, cree que sería bueno añadir a la actual estructura de computación de la UGR «un cluster de computación con GPUs (tarjetas gráficas) potentes, cada vez más necesarias para simulación científica y para IA, que ahora mismo no tenemos». Su grupo de investigación, por ejemplo, tiene un cluster propio, financiado con proyectos específicos y usado sobre todo para simulación numérica de ecuaciones diferenciales. «Recientemente tuvimos una colaboración con un grupo de química de la Universidad de Cambridge sobre estructura de cristales y las simulaciones necesarias se hicieron en un cluster de GPU de allí para reducir el tiempo de cálculo. En matemáticas, la simulación numérica, la optimización y la investigación en criptografía se podrían beneficiar de un cluster de computación», subraya.
Cristina Sánchez Centro de Investigación Biomédica
La directora del Centro de Investigación Biomédica de la UGR, Cristina Sánchez, enumera la larga lista de posibles aplicaciones que un supercomputador tendría para su entidad y su repercusión sobre la salud y la calidad de vida de las personas. Entre ellas, la caracterización y simulación de sistemas biológicos como las proteínas, los genes y los órganos, que permitiría estudiar sus comportamientos sin tener que realizar experimentos costosos o invasivos; el análisis de grandes bases de datos de información genética y médica para desarrollar tratamientos personalizados para pacientes; o, en el campo de la epidemiología, la predicción sobre la propagación de enfermedades infecciosas en diferentes escenarios, como se vio con la pandemia de covid.
También apunta su interés en el estudio a través de simulaciones de enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer o el párkinson, difíciles de comprender debido a la complejidad del cerebro humano; o en el ámbito de la tecnología de los alimentos y la nutrición, donde la supercomputación ayudaría a desarrollar alimentos con mejor biodisponibilidad.
«La supercomputación no solo permitiría acelerar nuestra investigación, sino que también abriría nuevas posibilidades para abordar problemas biomédicos que antes eran impensables debido a la complejidad y escala de los datos. Mejoraríamos en eficiencia, precisión y personalización de las terapias», subraya Sánchez.
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