Proyecto EELA

Proyecto EELA

Proyecto EELA

El proyecto EELA (E-infraestructura compartida entre Europa y Latino América) busca construir un puente digital entre las iniciativas de e-Infraestructuras existentes, las que están en proceso de consolidación en Europa, y aquellas que están emergiendo en América Latina, mediante la creación de una red colaborativa que compartirá una infraestructura Grid inter operable – basada en las redes GÉANT2 y RedCLARA - para el desarrollo y puesta en marcha de aplicaciones avanzadas en Biomedicina, Física de Altas Energías, e-Educación y Clima. Dado su rango de acción, EELA ayudará a reducir la brecha digital en la región latinoamericana, poniendo a disposición de los investigadores una e-Infraestructura muy poderosa sobre la cual podrán desarrollar investigaciones complejas de una manera sencilla, extensible en un futuro a una amplia comunidad de usuarios.

Contenido

Objetivos

El Proyecto EELA tiene principalmente tres objetivos:

  • Establecer una red de colaboración entre instituciones Europeas que ya tienen experiencia en Grid (como por ejemplo con el Proyecto EGEE), e instituciones Latino Americanas donde las actividades Grid están emergiendo.
  • Establecer una e-Infraestructura en América Latina, interoperable con la de EGEE en Europa, lo que permitirá la diseminación del conocimiento a través de la experiencia en la tecnología Grid y permitiendo probar y ejecutar grandes aplicaciones.
  • Establecer un marco seguro para la colaboración en e-Ciencia entre Europa y América Latina.

Consorcio

El consorcio de EELA está compuesto por 21 instituciones punteras:

Organización

Archivo:EELA Organization.gif
Organización del proyecto EELA

El proyecto EELA esta organizado en cuatro Paquetes de Trabajo (WP):

  • WP1: Administración y Gestión Técnica del Proyecto
  • WP2: Operaciones y Soporte del testbed, o banco de ensayo, de e-Infraestructura
  • WP3: Identificación y Soporte de Aplicaciones Destacadas
  • WP4: Actividades de Difusión

Infraestructura

El WP2 es el encargado de crear y gestionar el testbed Grid piloto que será común e inter operable con EGEE, para ello cuenta con los recursos ya existentes en Europa y América Latina, y está distribuido a través de 15 Centros de Recursos. El testbed Piloto está construido sobre la infraestructura de red proporcionada por GÉANT2 en Europa y Red CLARA en América Latina.

El testbed Piloto es el núcleo del WP2, sin los servicios proporcionados por esta e-Infraestructura, el resto de Paquetes de Trabajo no podrían ejecutar las aplicaciones o realizar la diseminación del conocimiento.

Está organizado en tres niveles: En el más alto, el Centro de Operaciones de EELA (EOC) coordina la interacción entre los Centros de Servicios CORE (CSC) y los Centros de Recursos (RCs) que se encuentran en el nivel intermedio y son los que proporcionan potencia de cálculo y de almacenamiento de datos. En el último nivel, el Servicio Adicional de Proveedores (ASPs) que proporcionan el soporte de los servicios necesarios para el propio funcionamiento del testbed Piloto pero que no están directamente relacionados con el middleware utilizado; entre estos servicios se encuentra la gestión de la Autorización de Certificación y los Servicios de Gestión de las Organizaciones Virtuales (VOMS) y los Catálogos de Archivos.

Archivo:EELA WP2.jpg

La responsabilidad del mantenimiento de está infraestructura está dividida dentro de las tareas que componen el Paquete de Trabajo 2:

  • La Tarea 2.1 es la responsable de la coordinación entre el resto de tareas, y de la interacción con el resto de Paquetes de Trabajo y con los proyectos externos;
  • La Tarea 2.2 es la responsable de asegurar el funcionamiento propio de las ASPs;
  • La Tarea 2.3 es la responsable del funcionamiento de los EOC, CSCs y de varios RCs;
  • La Tarea 2.4 es la responsable de asegurar las conexiones de red entre los diversos participantes incluidos en el testbed.

Aplicaciones

El gran esfuerzo realizado para integrar los diferentes centros de las diversas instituciones involucradas tanto de Europa como de América Latina habrá sido en vano si no es posible ejecutar las aplicaciones en la e-Infraestructura. Esto se debe a que se ha elegido desarrollar las aplicaciones en e-Ciencia de diversos campos científicos que pueden beneficiar a la comunidad de investigación con especial énfasis en la correspondiente parte latinoamericana.

Aplicaciones Biomédicas

Uno de los pilares del proyecto EELA es el área de aplicaciones en Biomedicina. La razón principal es el hecho de que la comunidad latinoaméricana ha sido una de las primeras en “gridificarse”. Estas aplicaciones se dividen en tres categorías, Aplicaciones Bioinformáticas, Procesos Bioquímicos Computacionales y Modelos Biomédicos, y han comenzado a utilizar la infraestructura de EELA tanto para producción como para difusión.

Las aplicaciones en biomedicina de EELA incluyen:


  • Nuevas Aplicaciones:
    • BiG (BLAST in Grid) es un interfaz Grid de BLAST.
      • BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) es un procedimiento de bioinformática aplicado para identificar proteínas y secuencias de nucleótidos compatibles en bases de datos de Proteínas y ADN
    • MrBayes es una herramienta para estudios de filogenética.
      • La filogenética es la reconstrucción de la historia de evolución de un grupo de organismos.
  • Aplicaciones portadas de EEGE:
    • GATE, que es un entorno para la simulación precisa del efecto de fuente de radiación ionizante en el campo de la medicina.
      • Especialmente enfocado hacia el cáncer de tiroides y el tratamiento de la metástasis con P32.
    • WISDOM (Wide In-Silico Docking Of Malaria) desarrolla una plataforma de exploración virtual de alto rendimiento con el objetivo de desarrollar con técnicas In-silico un medicamento para enfermedades desatendidas como la malaria.

Se puede encontrar información más detallada en el Deliverable de EELA D3.1.1

Aplicaciones de Altas Energías

La comunidad mundial de Física de Altas Energías (HEP) ha sido una de las primeras en adoptar la computación basada en Grid debido a la naturaleza de sus problemas de cálculo, como se ha manifestado en varias de las conferencias de Computación en Física de Altas Energías (CHEP) desde el año 2000 y en el soporte del proyecto EGEE. Debido a la naturaleza intensiva de esta computación, del gran volumen de datos, y a la larga duración de sus “tomas de datos”, proveer las aplicaciones de HEP significa someter a la infraestructura Grid a un test de tensión como parte del proyecto EELA. Al mismo tiempo, la comunidad de HEP en LA se beneficia de la infraestructura establecida por EELA. Hoy día las aplicaciones de Física de Altas Energías están principalmente orientadas a aplicaciones batch, aunque las aplicaciones para el análisis interactivo de datos serán el siguiente paso. Estos desafíos computacionales y de transferencia de datos han resultado de un programa de investigación, desarrollo y despliegue de tecnologías Grid orientadas al experimento LHC, conocido como LCG (LHC Computing Grid)

Para beneficio de las colaboraciones internacionales que hay detrás de los experimentos, es muy importante incorporar los recursos de EELA dentro su infraestructura Grid. Esto ya se ha hecho y nos hemos anticipado a la ejecución de trabajos de la colaboración internacional en las aplicaciones que veremos a continuación.

Las aplicaciones de Física de Altas Energías en EELA son:

Archivo:EELA WP3 Hep1.jpg
Archivo:EELA WP3 Hep2.jpg
  • Aplicaciones Iniciales:
    • ALICE (A Large Ion Collider Experiment), la colaboración ALICE está construyendo un detector dedicado a iones pesados para aprovechar el potencial único a escala mundial de analizar la física de interacciones núcleo-núcleo a las energías del LHC
    • LHCb: Este experimento se realizará para investigar en detalle la violación CP en los sistemas Bd y Bs, incluyendo el análisis de posible nueva física. Este experimento se especializa en el uso de partículas, llamadas mesones, que contienen el quark b, que se producirá abundantemente en el LHC.
  • Otras aplicaciones del LHC:
    • ATLAS(A Toroidal LHC ApparatuS), este es, un experimento de física de partículas que explorara la naturaleza fundamental de la materia y las fuerzas básicas que forman nuestro universo.
    • CMS(Compact Muon Solenoid) es el otro gran detector de partículas que se esta terminando de construir en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) protón-protón en el CERN.
  • Nuevos Proyectos:
    • Observatorio Pierre Auger (PAO) es un observatorio internacional de rayos cósmicos diseñado para detectar ultra alta energía de los rayos cósmicos. Se encuentra situado en el oeste de Argentina en la provincia de Mendoza.

Aplicaciones de e-Educación

El principal objetivo de EELA en la identificación y promoción de un entorno de trabajo sostenible para la e-Ciencia es posible no sólo por el desarrollo de aplicaciones Grid existentes, sino también porque es posible realizar nuevas aplicaciones, que actualmente se están desarrollando por las comunidades científicas de Europa y América Latina. La e-Educación es crucial para el proceso de enseñanza en América Latina, la cual, obviamente, se ve afectada por las “obligaciones” geográficas; los beneficios de esta aplicación serán para toda la sociedad latinoamericana.

Las aplicaciones de e-Educación en EELA son:

Archivo:EELA WP3 eLearning.jpg
  • CuGfL: El sistema de gestión de conocimientos Grid en Cuba para el aprendizaje, es una de los centros one-stop para asegurar la calidad del aprendizaje on-line, con el objetivo de promover y mantener la agenda de formación continuada de Cuba.
  • VoD (Video on Demand): Consiste en un servidor multimedia interactivo distribuido (RIO). Como parte de esta iniciativa de e-Educación, se está construyendo un prototipo de laboratorio virtual para el estudio de las oscilaciones mecánicas.
  • LEMDist: No es una aplicación, sino un proyecto en sí mismo. Así, su objetivo es conseguir acceso web a equipamiento de laboratorio y otros servicios web para ayudar a los usuarios de e-ciencia y e-educación.
  • PILP: (Parallel Inductive Logic Programming): Pretende descubrir datos ocultos en bases de datos relacionales.
  • SATyrus: Es una aproximación novedosa para la especificación y la solución a problemas de optimización.

Aplicaciones Climáticas

La ciencia moderna del clima trata de guardar en diferentes plataformas y formatos las diversas fuentes de datos obtenidos de simulaciones globales del clima y de observaciones distribuidas geográficamente (superficie, atmósfera, océano, etc.) Estas fuentes de datos pueden ayudar en conjunto a resolver muchos problemas importantes, tales como los efectos del cambio climático en diferentes regiones de interés. Para conseguir esto, se requieren herramientas de análisis estadístico eficientes en problemas de transmisión, o para conseguir información practica, dentro de un enorme volumen de información. En las últimas décadas, se han desarrollado técnicas de análisis de datos y aprendizaje autómata para realizar esta tarea, y se han estudiado diferentes alternativas para facilitar el proceso en un entorno distribuido como el Grid.

La Aplicación Climática se compone de tres sub aplicaciones coordinadas para el pronóstico climatológico:

  • Modelo CAM (Modelo Atmosférico Comunitario): El modelo atmosférico comunitario (CAM) es el última de una serie de modelos atmosféricos globales desarrollados por NCAR para las comunidades investigadoras del clima y la predicción meteorológica.
  • Modelo WRF (Modelo de investigación y predicción meteorológica): Es un modelo que trabaja sobre areas limitadas, diseñado para simular o predecir la circulación atmosférica en el ámbito regional. Este modelo puede trabajar con dominios anidados de diferentes resoluciones, y requiere como datos de entradas las condiciones de contorno de un modelo global (por ejemplo el Modelo CAM)
  • SOM (Self Organizing Maps) para datos climáticos: debido al carácter multidimensional de los datos relacionados con las simulaciones climáticas, es necesario, como paso previo, analizar y simplificar los datos para extraer información útil. Algunas técnicas de análisis de datos resultan apropiadas en este contexto. Técnicas automáticas de particionado de datos permiten dividir las bases de datos de las simulaciones, produciendo modelos realistas de predicción meteorológica o modelos climáticos de gran variabilidad que rigen la dinámica global. Los mapas auto organizativos (SOM) son uno de los algoritmos más populares, especialmente útiles en el caso de visualización y modelado de datos multidimensiónales.

Otras Aplicaciones: Sonificación de Volcanes

El conocimiento actual de las erupciones volcánicas aun no permite a los científicos predecir erupciones futuras. Los proyectos EGEE y EELA intentan acercar a la comunidad científica hacia esta capacidad de predicción por medio de la sonificación de sismogramas de volcanes. La traducción de los patrones de comportamiento volcánico del monte Etna (Italia) y el monte Tungurahua (Ecuador) en ondas de sonido se ha realizado dentro del contexto de estos proyectos.

La sonificación de datos se usa actualmente en diferentes campos y con diferentes propósitos: ciencia e ingeniería, educación y formación. Actúa fundamentalmente como una herramienta intuitiva de análisis e interpretación de datos.

Archivo:EELA WP3 Volcano.jpg

Formación y Eventos

El proyecto organiza regularmente tutoriales y talleres. Los tutoriales pretenden garantizar que todos los usuarios entiendan por completo las características de los servicios grid ofrecidos, y que posean suficientes conocimientos técnicos para utilizar la infraestructura de EELA de forma adecuada. Todo el material de formación producido y utilizado por EELA en estos tutoriales esta publicado en un repositorio disponible en http://documents.eu-eela.org/

El objetivo principal de los talleres es presentar el proyecto EELA a las autoridades locales, directores y comunidad científica, además de valorar el interés de las instituciones locales para colaborar con EELA.

Para mantenerse informado:
Conferencias y Talleres
Tutoriales

Primera Escuela Grid de EELA

Llevada a cabo en la isla de Itacuruçá (Brasil), EGRIS-1 ha sido la actividad formativa más importante de 2006. Para este evento, se instaló en esta pequeña isla tropical una infraestructura grid completa, compuesta por 66 nodos y un enlace de 10Mbit/s trabajando las 24 horas del día durante 2 semanas. EGRIS-1 se enfocó hacia la creación del ambiente necesario en América Latina para la “gridificación” de nuevas aplicaciones que usaran la infraestructura de EELA. El comité de selección, escogió ocho equipos de desarrollo de aplicaciones, incluyendo investigadores de los socios de EELA, industrias técnicas y grupos de investigación no relacionados con EELA, tanto de Europa como de América Latina. Al final de este acontecimiento, todos los equipos de desarrollo regresaron a sus centros con el conocimiento necesario para portar sus aplicaciones al testbed de EELA.

Video de EGRIS-1 en YouTube

Innovación

EELA propone una serie de tecnologías y estrategias innovadoras. Tecnológicamente, el reto está en compartir eficientemente una gran cantidad de datos a través de una amplia red mediante un sistema de ficheros global. Esta plataforma integrada ha de aumentar la capacidad de computación en Europa y aún más en América Latina, gracias a la posibilidad de redistribuir la carga computacional migrando los trabajos a través de fronteras nacionales de una forma completamente transparente para los usuarios.

Desde el punto de vista estratégico, el proyecto EELA despliega una infraestructura computacional y de almacenamiento de datos a través de una profunda integración con las plataformas nacionales, fuertemente relacionadas con una red dedicada por medio de software grid avanzado. Se han identificado y acordado estrategias de operación coordinada. El resultado es una infraestructura integrada cuyas capacidades son mayores que la suma de sus partes constituyentes.

Los beneficios de las aplicaciones grid que se ejecutan en la infraestructura de EELA son dobles: además de la importancia científica obvia, muchas de estas aplicaciones tienen un impacto social notable. Nuevos inhibidores para la malaria, la gripe y otras enfermedades desatendidas (responsables de la muerte diaria de miles de personas), acceso a la educación de personas aisladas y mejores predicciones climáticas son buenos ejemplos.

Obtenido de "Proyecto EELA"

Wikimedia foundation. 2010.

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