En la lucha contra el cambio climático y en favor de la sostenibilidad de la sociedad en convivencia con nuestro planeta, todas las regiones del mundo tienen un papel clave. Desde los grandes países hasta las pequeñas regiones, de las ingentes urbes al último pueblo. Y no hablamos sólo de los esfuerzos por reducir nuestra huella de carbono, sino también en lo que tiene que ver con la búsqueda de soluciones para este desafío mayúsculo de nuestros tiempos.

Tal es el caso de Computaex, la Fundación de Computación y Tecnologías Avanzadas de Extremadura, y su centro de supercomputación, CénitS. Se trata de un ente creado en 2009 en esta comunidad autónoma y que, entre otros menesteres, se dedica a investigar cómo lograr un sector agropecuario más sostenible, qué medidas de prevención frente al cambio climático son más útiles y cuáles son los productos químicos menos contaminantes.

Una labor, materializada en 160 proyectos distintos, en la que se entremezclan tecnologías como big data, open data y machine learning para la investigación en ámbitos tan diversos como la agricultura y la ganadería de precisión, la secuenciación genética (desarrollada en proyectos como HeritaGen, dedicado al estudio de enfermedades hereditarias), la eficiencia energética, el cambio climático o el diseño de productos químicos menos contaminantes. 

Una de estas iniciativas es CultivData, centrada en el análisis, diseño y pilotaje de un prototipo de plataforma informática para el “cultivo” de datos abiertos y públicos. Aunque el proyecto se centra específicamente en la fruta de hueso y en el sector pecuario (vacuno y porcino), dada la importancia que ambos tienen en la región, se prevé que las conclusiones extraídas sean extrapoladas y aplicadas a otros sectores de la industria agropecuaria.

Otro de los proyectos es el llevado a cabo por el Grupo AIRE (Atmósfera, Clima y Radiación en Extremadura) de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Extremadura, que está analizando cómo se ha comportado el clima durante las últimas décadas para realizar simulaciones de cómo lo hará en los próximos años. En palabras de José Agustín García, coordinador del Grupo AIRE, "contemplamos temperaturas, precipitaciones, horas de sol y su incidencia sobre la superficie terrestre, comportamiento de los océanos, el suelo y la vegetación para luego aplicar potentes algoritmos”,.

Conocer la evolución de las temperaturas a largo plazo permite seleccionar los cultivos en función de las necesidades climatológicas de los mismos o para diseñar los planes de regadío. La temperatura también tiene una influencia decisiva en la salud, por lo que disponer de información que posibilite adelantarse a diversos acontecimientos, como las olas de calor, ayudará en la prevención de desgracias. Los resultados serán públicos y podrán ser usados por las administraciones o empresas para tomar medidas y actuar en consecuencia. 

Además, recientemente se está implementando la filosofía de “química verde” o “química sostenible” que consiste en diseñar desde el comienzo procesos químicos lo más benignos posibles para el ambiente y los humanos, que no generen residuos o que éstos sean los mínimos o lo menos contaminantes posible. Este diseño molecular puede facilitarse de forma considerable con la computación, uno de los objetivos del grupo QUOREX, también de la Universidad de Extremadura, coordinado por Pedro Cintas.

Nuevos recursos de supercomputación

Toda esta ambiciosa misión se ve ampliada gracias a nuevos recursos de supercomputación e inteligencia artificial. Y es que, coincidiendo con la Cumbre del Clima 2019 / COP25,  Computaex ha anunciado la incorporación de un sistema de computación avanzado basado en sistemas Power de IBM (Accelerated Computing Platform, ACP).

Este nuevo sistema replica, a pequeña escala, la arquitectura de los ordenadores de supercomputación más potentes del mundo, Summit y Sierra, construidos por la propia IBM para el Departamento de Energía de Estados Unidos.  Además, incluye la solución de inteligencia artificial IBM Watson ML, que permite a los científicos simular el comportamiento de procesos físicos y químicos tal como lo harían en la vida real.