En RadioBit N° 14 charlamos con la licenciada en Ciencias de la Computación y Dra. en informática Paola Caymes Scutari, Co- directora del Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo Distribuido, LICPAD.
Entre otras cosas, en el programa, la profesional comienza definiendo el “paralelismo” de forma general, como “varias máquinas que trabajan de forma coordinada para resolver un problema”. Algunos de los beneficios de esto es que se puede afrontar un problema que sea muy complejo, y que en una sola computadora no se puede atacar porque no le alcanza su capacidad, o bien, puede servir para resolver un problema cuyos datos tengan un gran tamaño.
Paola se refiere además a la asignatura específica que brindan desde el Laboratorio, una materia electiva denominada Computación Paralela.
A continuación, parte de la entrevista.
Podemos comenzar definiendo qué significa paralelismo
Bueno, el paradigma paralelo lo que hace es, en vez de trabajar con una sola computadora, con un uniprocesador, trabajar con una máquina paralela, ¿sí? Una máquina paralela puede tener distintas arquitecturas, pero podemos pensarla de forma general como varias máquinas que trabajan de forma coordinada para resolver un problema.
¿A qué te refieres cuando decís distintas arquitecturas? ¿Qué es la arquitectura de la máquina?
Quiere decir que puede ser esta forma general que estoy describiendo, que pueden ser varias máquinas conectadas, interconectadas, que pueden ser las máquinas que uno conoce, la máquina que uno tiene en su casa, o bien pueden ser máquinas más específicas que ya desde su concepción están pensadas para trabajar en paralelo. Entonces, en su construcción, la arquitectura electrónica con la que están sus componentes, ya están concebidos de otra manera. Pero bueno, a efectos del paradigma paralelo o de las ventajas que nos puede dar cualquiera de estos tipos de máquinas paralelas, el concepto es el mismo, que es una computadora donde voy a contar con el poder computacional no de una sola computadora, sino el poder computacional que me pueden ofrecer varias computadoras juntas. Esto, ¿en qué me puede beneficiar? que puedo afrontar un problema que es muy complejo y en una sola computadora no se puede atacar, porque no le alcanza su capacidad, o bien me puede servir para resolver un problema que por el tamaño que puedan tener los datos, si bien no sea muy complejo tal vez el cómputo, si los datos son muy grandes, una sola computadora tampoco lo puede afrontar.
¿Cuáles son algunas de las actividades que desarrollan en el LICPaD?
En el LICPaD hay un clúster de investigación, se utiliza más bien con fines académicos; se trata de un conjunto de computadoras que están conectadas por una red y trabajan de forma coordinada.
Nosotros, desde lo que es el laboratorio, por ejemplo, hacemos docencia en la carrera de Ingeniería en Sistemas, y una asignatura específica que ofrecemos desde el laboratorio es una asignatura electiva que se llama “Computación paralela”. Entonces, bueno, justamente el objetivo de esta asignatura es un poco transferir todo lo que nosotros desarrollamos en el marco del laboratorio a lo que es la formación de los estudiantes de Ingeniería. Es algo que viene a complementar, es algo que los que no hacen esta materia electiva no se enteran de esto, no lo aprenden.
Lo que cubre la asignatura es: empezamos por los fundamentos del paradigma paralelo, cómo pensar un problema en paralelo, cómo pensar en su solución, cómo diseñar toda la solución del problema, con las distintas estrategias que hay. Después, siempre tenemos una buena componente de práctica con el desarrollo de un proyecto, que lo hacemos, eso sí; en el clúster. Y eso, justamente es lo que permite comparar la ganancia de resolver el problema en forma secuencial o en forma paralela.
Hay un proyecto en particular que nos querías contar…
Bien, sí, nosotros en el laboratorio tenemos distintas líneas de investigación, una de esas está orientada a lo que es la predicción de incendios forestales, la aplicación del paralelismo para predecir incendios forestales. ¿Por qué? porque predecir un incendio forestal, como cualquier fenómeno natural, requiere de mucho cómputo, porque para poder predecirlo hacen falta muchos datos, muchas combinaciones de datos, mucha cantidad de simulaciones y bueno, procesamiento que hay que hacer con eso. En este caso, incluyendo lo que es la estadística, estudiando las tendencias, buscando patrones de comportamiento para predecir hacia dónde va el incendio.
Los métodos que se han ido desarrollando a lo largo de los años, han estado, en este caso, aplicados en los incendios, pero también son métodos que se podrían aplicar en otros fenómenos de propagación, podrían ser inundaciones, avalanchas, aludes, etc.
Son métodos también que operan bajo un esquema paralelo por la cantidad de cómputo que necesitan, y se van combinando, tanto el paralelismo, como otras técnicas o metodologías computacionales para ir tratando de conseguir una predicción lo más certera posible.
¿Qué datos haría falta?
Se necesita conocer cómo es el terreno, la inclinación que tiene, la dirección del viento, la velocidad, el tipo de vegetación, la humedad, la altura de la llama… hay mucha información que es necesario conocer y a la vez conocerla en un instante de partida y después con cierta periodicidad como para ir…
…Claro, como ir viendo “la película”, digamos
Exactamente, como para ir ajustando las predicciones a lo largo del tiempo. Para ver hacia dónde se va, si va aminorando o al contrario.
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