Los sistemas HPC suelen funcionar a velocidades más de un millón de veces superiores a las de los servidores tradicionales más rápidos que ofrece el mercado
Sebastián Fernández
| 13 nov 2024
El mundo científico vinculado a las últimas tecnologías emergentes ha incorporado desde hace tiempo la rama de la Hight Performance Computing (computación o informática de alto rendimiento, HPC, según sus siglas en inglés). Se trata de una tecnología que utiliza clústeres de potentes procesadores que trabajan en paralelo para procesar conjuntos de datos multidimensionales masivos, también conocidos como big data, y resolver problemas complejos a velocidades extremadamente altas. En verdad, la HPC resuelve algunos de los problemas informáticos actuales más complejos en tiempo real, y todo indica que el abanico de posibilidades se multiplicará en el futuro.
En la actualidad, la combinación de la inteligencia artificial (IA) y la HPC está revolucionando el campo de la investigación cuántica. Esa fusión proporciona a los investigadores de prestigiosos organismos estatales internacionales y a los de las más encumbradas compañías tecnológicas del planeta capacidades informáticas nuevas y sin precedentes, que según los científicos están impulsando a las divisiones de investigación hacia una nueva era de supercomputación y descubrimiento.
Ya son cada vez más las diversas líneas científicas que apuestan por este intercambio de disciplinas emergentes, que ayuda a acelerar la búsqueda de soluciones a algunos de los desafíos globales más complejos. Además, esos avances también están ofreciendo una aproximación a todo el potencial de la computación cuántica, un campo tan amplio como llamado a ser determinante en las próximas décadas.
Un informe reciente de Microsoft destaca la relevancia crucial que ofrece esta cuestión. El trabajo, titulado ‘How the Integration of AI and HPC is Revolutionizing Scientific and Government Research’ (Cómo la integración de IA y HPC está revolucionando la investigación científica y gubernamental), destaca algunas de las novedades actuales que la Hight Performance Computing está arrojando en determinados ámbitos. El doctor Nathan Baker, quien fue director de la división de computación avanzada en el Laboratorio Nacional del Pacífico Noroeste (PNNL) de Estados Unidos, ahora lidera el área de productos de innovación de Azure Quantum Elements, el laboratorio tecnológico de Microsoft que es uno de los centros de investigación de desarrollos tecnológicos más respetados del mundo.
El PNNL y Quantum vienen trabajando en proyectos conjuntos intercambiando la IA y la HPC desde hace tiempo. Uno de sus últimos hallazgos es la investigación que ha permitido reducir drásticamente el tiempo necesario para identificar nuevos elementos viables para materiales de baterías.
Baker y el arquitecto cuántico principal de Microsoft, el doctor Chi Chen, utilizaron modelos de inteligencia artificial de Azure Quantum Elements para examinar digitalmente 32,6 millones de materiales inorgánicos potenciales para encontrar más de 500.000 elementos o “insumos” potencialmente estables que podrían ofrecer mejores alternativas a las baterías de litio actuales.
Luego filtraron y redujeron ese número a 800 y, finalmente, a 18 que cumplían con un conjunto ideal de características. ¡Todo el proceso de selección llevó solo una semana! A partir de allí, los científicos del PNNL, uno de los 17 laboratorios nacionales del Departamento de Energía de los Estados Unidos, apelaron a su experiencia y conocimientos para determinar cuál era el mejor elemento y comenzaron a trabajar en su síntesis y prueba. Esa labor demandó nueve meses, según explica el mencionado informe.
El resultado de esa prueba piloto es sorprendente: los investigadores descubrieron un nuevo electrolito que utiliza aproximadamente un 70% menos de litio al reemplazar parte del litio por sodio, un compuesto mucho más abundante como recurso en el mundo.
Miembros del equipo que lideraron esas investigaciones no dudaron en afirmar que “encontrar un material apto entre los elementos con las propiedades adecuadas para la tarea, en este caso para hallar un nuevo electrolito de batería de estado sólido, era como encontrar una aguja en un pajar. Implicaría largos cálculos de computación de alto rendimiento (HPC) y un costoso esfuerzo económico en el laboratorio que se eternizaría en tiempos”, comentó Baker meses atrás en un blog que describe el trabajo de Microsoft con PNNL.
Lo más sorprendente es cómo la inteligencia artificial, fusionada con la HPC, ha permitido acelerar a niveles más que asombrosos -en materia de tiempos y costes- todo el proceso. “Si piensas en el descubrimiento como un embudo (al filtrar tantas posibilidades de elementos de millones de materiales), usamos IA para ensanchar esa boca del embudo. Si hubiéramos usado solo la HPC podríamos haber considerado tal vez 1.000 objetos de análisis. Pero cuando aplicamos la IA en la parte superior del embudo para descartar a la gran mayoría de eventuales opciones (excepto a las mejores), pudimos analizar 32 millones y medio en 80 horas. Esa combinación es realmente poderosa”, dijo Baker, el líder de la investigación.
“Este es un cambio que el mundo de la ciencia no ha visto desde el amanecer de la supercomputación”, no dudó en afirmar Brian Abrahamson, director digital de PNNL, tras el anuncio oficial de la investigación. “Para nosotros, nos está ayudando a enfrentar estos desafíos en la química y la ciencia de los materiales que están integrados en la búsqueda de nuevas soluciones de almacenamiento de energía que el mundo necesita”, completó, antes de agregar: “Abordar este enfoque a través del método tradicional de prueba y error era demasiado lento. La capacidad de reducir el campo de juego con millones de combinaciones potenciales de elementos y estructuras a docenas en poco tiempo, antes hubiera llevado décadas”, dijo.
Precisamente, acelerar el descubrimiento científico en el campo de la química y otras ciencias para resolver los problemas más difíciles del mundo es el pilar en el que se sostiene el trabajo de Microsoft y PNNL, y lo que está detrás de su iniciativa Azure Quantum.
“La química afecta directamente a más del 96% de todos los productos manufacturados, por lo que el impacto potencial del sistema es enorme”, agregó Jason Zander, vicepresidente ejecutivo del departamento de Misiones Estratégicas y Tecnologías de Microsoft.
Esa línea decidida de combinar la IA y HPC ha comenzado a captar cada vez mayor atención a una lista cada vez mayor de empresas químicas internacionales como AkzoNobel, AspenTech, Johnson Matthey, SCGC y 1910 Genetics y Unilever, entre otras, que ya han adoptado el desarrollo de Azure Quantum Elements para acelerar sus programas de investigación.
Claro que no todo es tan sencillo como parece. “Realizar simulaciones en entornos de Hight Performance Computing generalmente requiere paquetes de software arcanos creados por expertos especializados que conocen estos códigos y saben cómo ejecutarlos. Pero estamos tratando de eliminar las barreras del lenguaje para facilitar que las herramientas interactúen y se complementen, y permitir que los científicos se concentren en las preguntas que intentan responder, en lugar de en la sintaxis de cómo enmarcarlas en un paquete en particular. Cuanto más podamos hacer para que esa orquestación y configuración sean accesibles, más eficaz será el trabajo de los científicos para usar estas herramientas que permitirán resolver los problemas complejos a los que están abocados”, explicó Jason Zander.
Y aquí aparece un nombre ‘mágico’ que es una pieza clave en toda la maquinaria de la división Azure Quantum de Microsoft: se llama ‘Copilot’. Se trata de un desarrollo de software que permite a un científico realizar tareas complejas sobre una estructura de HPC en la nube, IA avanzada y cuántica, todo integrado en una coctelera súper-poderosa. Entre otros beneficios, puede arrojar cálculos y simulaciones subyacentes, consultar y visualizar datos y ayudar a obtener respuestas orientadas y más “legibles” a conceptos cuánticos complicados.
Copilot no es el único entre los productos de Microsoft que hoy en día están intentando transformar el desarrollo de software, la productividad y la búsqueda en esta área, pero sí se trata de la herramienta ‘estrella’, si se tiene en cuenta el objetivo de Azure Quantum de que se transforme en el arma más ‘poderosa’ para acelerar el descubrimiento científico en su ‘nicho’.
En esta cadena no puede obviarse al súper ordenador “Eagle” de Microsoft, que opera dentro de la nube Microsoft Azure. Recientemente ha sido considerada de manera unánime por la comunidad científica internacional como “la tercera supercomputadora más rápida del mundo en la lista de las 500 mejores supercomputadoras”, justo detrás de dos sistemas del Departamento de Energía norteamericano.
Todo esto se enmarca en la intención de Microsoft y otros gigantes tecnológicos de insertar la computación cuántica práctica en el mercado global, de manera masiva. Por ahora, no es sencillo. Si bien los sistemas cuánticos pueden realizar ciertos cálculos de manera más eficiente que los ordenadores clásicos, aún se observan obstáculos de consideración. Entre otros, existen numerosas restricciones técnicas críticas para trasladar datos dentro y fuera de los sistemas cuánticos. Por eso, la HPC está llamada a aportar un servicio clave y esencial, que convierta el proceso en algo más práctico.
En materia de Hight Performance Computing, Microsoft ha decidido invertir fuertemente para construir una supercomputadora cuántica basada en ‘qubits protegidos por hardware’ que “se cree que son inherentemente más estables”, confesó a principios de año Mitra Azizirad, presidenta y directora de operaciones de Misiones estratégicas y tecnologías de Microsoft.
Los qubits son la contraparte cuántica de los dígitos binarios (bits) de la computación clásica. El cambio no sucederá en breve. Aun así, el objetivo es producir un artefacto “lo suficientemente pequeño para caber en un armario, lo suficientemente rápido para resolver problemas en un marco temporal práctico y tener la capacidad de controlar más de un millón de qubits”, dijo Azizirad.
Un dato a tener en cuenta: los sistemas HPC suelen funcionar a velocidades más de un millón de veces superiores a las de los servidores tradicionales más rápidos que ofrece el mercado.
De cara al futuro, Azizirad prevé que “las aplicaciones más impactantes serán híbridas, reuniendo servicios de nube clásicos avanzados, incluidos IA y HPC, con el poder de una computadora cuántica. La IA nos está ayudando a emular procesos en la naturaleza, pero la cuántica puede simular esos procesos, incluso los más complejos, con una precisión inigualable”, reconoció la experta.
Más allá de las expectativas y pronósticos, queda claro que este hito generado por la investigación (que ha permitido descubrir un nuevo electrolito para baterías que requiere significativamente menos litio) evidencia el poder real de la IA en su ‘matrimonio’ con la HPC. Y ofrece un sinfín de caminos de cara al futuro. “Se abren vías muy prometedoras”, ha reconocido Nathan Baker: “Estamos cambiando las reglas del juego al usar la IA y HPC para expandir el espacio que se puede investigar”, ha manifestado.
Entre las grandes cuestiones que aparecen en agenda, los alcances de la investigación en esta dirección ya enfocan sus cañones hacia desafíos críticos de enorme complejidad como el cambio climático, el almacenamiento de energía y el descubrimiento de fármacos contra el Alzhéimer o diversos tipos de cánceres, entre otros.
Todos estos y otros avances vinculados a la poderosa expansión de la IA en determinados ámbitos están incluidos en el programa de máster EMAI4EU, que forma especialistas en inteligencia artificial emocional para Europa. Este proyecto ha recibido financiación oficial del Programa Europa Digital de la Unión Europea. La iniciativa tiene como objetivo contribuir a la formación de la próxima generación de especialistas en inteligencia artificial en Europa y, en particular, de especialistas en Emotion AI, una de las subramas más prometedoras de la inteligencia artificial.
El objetivo de EMAI4EU es la consolidación de una excelente alianza de educación y formación con la academia, los centros de investigación y las empresas más innovadoras para diseñar e impartir un programa de máster de doble titulación en el campo de la IA, que incluye una especialización en inteligencia artificial emocional y una especialización en innovación y emprendimiento (I&E). El programa es ofrecido por EIT Digital, la mayor organización de Europa en materia de ecosistema de innovación digital.
