Cuando el Departamento de Energía de EE. UU. puso en marcha la Misión Genesis con el objetivo de favorecer la innovación científica por inteligencia artificial, el uso de supercomputadoras no iba a ser suficiente. Adicionalmente, iba a ser necesaria una infraestructura de almacenamiento de alto nivel para que los investigadores de Estados Unidos pudieran acceder a la información de manera adecuada y altamente eficiente. Este es precisamente el papel que desempeña la Plataforma de Datos de Fermi (Fermi Data Platform), que ha sido magistralmente diseñada por Fermilab.
1. La monumental infraestructura de la institución y las décadas de experiencia científica
La Plataforma de Datos de Fermi se basa en una infraestructura de grandes dimensiones, apoyada en miles de discos duros que se ocupan de manejar petabytes de espacio de almacenamiento. Fermilab, el laboratorio principal del país de física de partículas, suma a lo anterior sus múltiples décadas de experiencia con conjuntos de datos verdaderamente inmensos.
En la actualidad, esta red mantiene simulaciones y también medidas para los más diversos experimentos, incluyendo el Gran Colisionador de Hadrones y el futuro Experimento Subterráneo Profundo de Neutrinos. Esta trayectoria permite que los científicos consigan recuperar información de forma rápida y segura, una condición indispensable cuando se dilucida la enorme complejidad del tipo de investigaciones cuánticas actuales.
2. Acelerar los descubrimientos mediante la incorporación de la nueva inteligencia artificial
La Misión Génesis no tiene como objetivo sustituir la creatividad humana, sino darle más herramientas a su disposición. La Nube Científica Estadounidense, integrando los recursos de laboratorios nacionales, universidades y la empresa, va a permitir automatizar todos los laboriosos procesos.
Un científico puede pedir a la plataforma directamente: «Dame los diez materiales más prometedores para construir baterías modernas». Las herramientas de inteligencia artificial se encargan inmediatamente de realizar búsquedas bibliográficas, ejecutar simulaciones previas, filtrar resultados y devolver una lista totalmente expurgada. Como podemos ver, el objetivo primordial de esta red es reducir drásticamente el tiempo transcurrido entre formular una pregunta científica y obtener una respuesta relevante, de manera que los expertos se concentrarían solamente en analizar los conocimientos cruciales.
3. Transformación de datos en información lista para IA
Para poder operar a gran escala, los sistemas de inteligencia artificial requieren que la información no solo sea accesible. Además, tiene que ser perfectamente estructurada (el estado ideal para ellos es el que se conoce por las comunidades de expertos técnicos como «datos listos para la IA»).
Con frecuencia, los conjuntos de datos científicos en bruto que se obtienen de los detectores no son ni tan siquiera un poco parecidos a los metadatos y a la estructura que los modelos de aprendizaje automático requieren para poder funcionar sin problemas. El papel clave de la Plataforma de Datos de Fermi está en hacerlo finalmente posible, para acortar esa separación tecnológica tan abrumadora que existe en el caso del procesamiento de datos de Fermi.
Esta plataforma almacena grandes volúmenes de datos y en él estos se estructuran de manera sistemática y ordenada, llegando a facilitar el entrenamiento y la inferencia de esos modelos informáticos y habilitando el acceso fácil de datos de entrenamiento para futuros proyectos.
Hoy, el impulso de la ciencia moderna depende de las ideas culturales humanas y de la imponente capacidad técnica para procesarlas. La Nube Científica Estadounidense, adecuada a partir de la gran red de almacenamiento masivo de datos de Fermilab, confirma que los datos son el punto de acuerdo entre todos los grandes proyectos del siglo. Los datos que proceden de las combinaciones de inmensos petabytes de información bien estructurada con el poder analítico de la inteligencia artificial marcan el comienzo de los desarrollos técnicos necesarios para hacer avanzar, mediante la física de altas energías, la ciencia de materiales.
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