UAM busca aplicación en biología e industria de algoritmo de Monte Carlo

Investigadores de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), encabezados por el doctor Eduardo Basurto Uribe, del Departamento de Ciencias Básicas de la Unidad Azcapotzalco desarrollaron una herramienta para la implementación masiva del algoritmo Monte Carlo.

Esta fórmula, que permite el intecambio de réplica en unidades de procesamiento de gráficos – si bien por el momento sólo son ciencia básica-, en un futuro tendría aplicaciones en la nanociencia. 

Por ejemplo, en la biología, para ver cómo se empaquetan o fluyen componentes de la sangre –glóbulos rojos y blancos, entre otros– o cómo se constituye un coágulo.

En la industria serviría al empaquetamiento de fibra óptica en un solo cable, que a primeras parecería sencillo, pero no lo es si se toman en cuenta los miles de kilómetros en que se emplea, señaló Basurto Uribe. 

El trabajo Algoritmo Monte Carlo de intercambio masivo de réplicas: una herramienta para acceder a la termodinámica de alta presión en sistemas duros, recibió el Premio a la Investigación 2019 de la UAM.

El objetivo del proyecto es mejorar el empaquetamiento de discos o cuerpos bidimensionales en una cavidad circular, problema matemático que ha existido desde los tiempos del científico alemán, Johannes Kepler (1611).

El grupo de científicos de la UAM abordó el problema de una manera sencilla, al probarlo “en dos dimensiones, es decir, con discos como si fueran monedas los cuales empaquetamos dentro de un círculo lo más compacto posible”, por lo que la investigación consiste en identificar cómo acomodarlos. Esto sucede con facilidad con tres, cinco o siete discos, y cuando se colocan más de 20 empiezan a acomodarse en forma diferente.

El doctor Gerardo Odriozola Prego, miembro del grupo, ha laborado en la física estadística con equipos de supercómputo y en termodinámica con cómputo de alto desempeño, ambos parecidos, (en el segundo caso mediante tarjetas gráficas), componentes habituales de juegos y gráficas de televisiones de alta resolución que ahora “aprovechamos para hacer cálculos numéricos”, lo que significó tener el problema y dos herramientas, con lo cual “empezamos a construir una simbiosis del proyecto”.

Tras tres años de desarrollo de software y cálculos con dichas unidades de cómputo gráfico “nos permitieron conseguir con una sola computadora gráfica hasta dos mil 500 procesadores, lo que resulta relevante si se considera que un ordenador normal tiene sólo cinco u ocho cores y nuestra pretensión es que cada core o cada procesador realice un cálculo en particular”.

Con este instrumento y ya involucrados en materia de termodinámica de las partículas duras es que se tiene una cavidad circular con discos que empieza a vibrar y por su temperatura se agranda, encoge y los discos se mueven aleatoriamente, lo que hace que puedan impactarse, además de que si de repente se trabaran “haríamos que se reacomodaran”, lo que ejecuta un procesador, puntualizó.

Una vez que “tenemos alrededor de dos mil procesadores y contamos con muchas cajas similares a diferentes temperaturas, el mecanismo busca que cuando alguna caja se trabe y ya no se pueda compactar más, la caja de al lado –la vecina– se compacte más y se intercambien los sistemas, así que cada caja es una réplica: la Réplica de Monte Carlo y hay muchas de éstas, desde baja hasta alta presión, que van cambiando poco a poco”.

Odriozola Prego trabajaba con 64 cajas y ahora “lo hacemos con dos mil 500, con lo que podríamos tener más muestras y alguna de todas esas será la óptima, la que se compacte lo más posible”, lo cual abre “la oportunidad de hacer dos mil 500 cálculos al mismo tiempo y nos reta a pensar cómo organizar todas las estimaciones para llevar a cabo procesos eficientes”.

El algoritmo Monte Carlo de Intercambio de Réplicas es muy conocido en el medio, pero lo que “logramos con la opción que brindan las tarjetas gráficas es hacerlo masivo y es ahí donde está nuestro algoritmo propiamente dicho”, subrayó el doctor Basurto Uribe.

amanecerweb

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