Big Data contra el cambio climático

Big Data contra el cambio climático
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Big Data contra el cambio climático
Big Data contra el cambio climático

A finales de 2015, más de 150 líderes mundiales se reunieron en París para hablar sobre lo que es, seguramente, uno de los asuntos más importantes a los que se enfrenta actualmente la humanidad: el cambio climático. Durante dos semanas, los presidentes Obama, Putin y Xi, el Primer Ministro David Cameron y la Canciller alemana Angela Merkel, así como muchos otros líderes mundiales, discutieron y debatieron sobre la severidad del cambio climático y sobre cómo nosotros, como especie, podríamos juntarnos para frenar, o incluso revertir, el daño que hemos infligido al planeta.

Fue en este entorno en el que se formalizó un nuevo acuerdo histórico: 195 naciones de todo el mundo intentarán recortar sus emisiones de gases de efecto invernadero y limitar el aumento de la temperatura media global a menos de 2ºC desde la época preindustrial. El acuerdo recoge un compromiso para cada país de la ONU; si solo uno se hubiera opuesto, el trato no se habría logrado. Parte de lo que ha propiciado esta unanimidad de pensamiento es la ciencia que está tras el cambio climático —ciencia que está respaldada por datos—.

No debe sorprender que haya algunos detractores con reservas hacia el cambio climático, afirmando que es un fraude, una decepción producto de los “extremistas medioambientales” o de pensadores políticos que prefieren una mayor involucración del gobierno en la sociedad. Sin embargo, los datos sobre el cambio climático son innegables, y en ellos la prueba se hace evidente.

Por todo el mundo hay científicos dedicados a la recolección y análisis de datos para el estudio del clima y el tiempo. Es a través de su trabajo cómo la comunidad científica es capaz de demostrar los efectos de las emisiones y del consumo de combustibles fósiles en la temperatura global y, de una manera más amplia, en el planeta. Existen innumerables fuentes de datos, por ejemplo:

  • Estaciones marinas de observación, como boyas fijas en el Atlántico, Estaciones Marinas Automáticas de Tiempo a bordo de buques, o sistemas insulares para recolección de datos de presión de aire, temperatura del aire y el agua, humedad, velocidad y dirección del viento, altura y periodo de las olas.
  • “Voluntarios del hielo”, procedentes de la Antártida, el Ártico y glaciares de todo el mundo, contienen evidencia de cambios en la temperatura y cambios químicos que han ocurrido en los últimos años.
  • Observaciones de satélite que toman medidas de toda una serie de datos, tales como los patrones de aumento del nivel del mar, la temperatura de la superficie del océano, patrones del viento, patrones de precipitaciones, cambios en el tiempo de la vegetación y mucho más.

Reunir todos estos datos juntos para analizarlos como uno puede ser un gran reto para las organizaciones climáticas, particularmente porque una enorme cantidad de datos sobre el clima lo aportan observadores climáticos voluntarios. Según la NASA, hay más de 8.700 ciudadanos que actúan como observadores del Programa Cooperativo de Observadores del Servicio Nacional de Meteorología, que registran datos meteorológicos a diario. La contribución que estos voluntarios hacen a la ciencia del clima es inestimable; no obstante, esta amalgama de datos hace que su análisis subsecuente sea complicado.

Reunir las grandes cantidades de datos climáticos para su análisis requiere una infraestructura tecnológica que pueda hacer tres cosas: manejar la portabilidad de series enormes de datos; permitir una gestión más fácil y un control de esas series de datos y la entrada de nuevas fuentes de datos adicionales; y proporcionar seguridad para lograr la longevidad de esas series de datos.

Dentro de estos amplios requisitos tecnológicos, la infraestructura tiene que ser capaz de detectar y gestionar variaciones en los datos desde el punto de toma, además de reconocer y mitigar anomalías. Las anomalías puedes ocurrir por causas tan simples como un error humano o pueden deberse a que se emplea un nuevo equipo para tomar medidas o a cambios en el entorno. Por ejemplo, el crecimiento de la urbanización puede tener un impacto en los cambios de temperatura debido a los altos niveles de emisión en los centros urbanos, pero también por la mayor densidad de edificios, que retienen y producen calor, sesgando por tanto los hallazgos relacionados con la temperatura. La tecnología debe ser capaz de reconocer esto basándose en los inputs (entradas de datos) y esto requiere un sistema informático enormemente potente.

La tecnología de Computación de Alto Rendimiento (High-performance computing HPC), también llamada supercomputación, es perfecta para este tipo de datos y procesos intensivos en computación. Sin esto, los tipos de contenidos útiles en que los científicos pueden confiar para llegar a conclusiones rigurosas sobre el impacto de la humanidad en el clima y el mundo no serían posibles. Las supercomputadoras han estado aquí desde los años 60, pero es en las últimas décadas en las que han pasado a estar disponibles para más agentes, gracias a los desarrollos y avances en tecnología —sea a través de un hardware adquirido a un vendedor, para construirla uno mismo, sea a través de computación HPC en la nube, donde se puede crear un superordenador “virtual” en cuestión de minutos.

Ya esté en las instalaciones, como un sistema informático hecho a medida, o trabaje en la nube, lo que determinará el éxito de la investigación del clima con HPC es la eficacia de la estrategia de datos de los investigadores. Las enormes series de datos recogidos no estarán siempre en HPC. En vez de ello, serán almacenados en sistemas de almacenamiento de datos efectivos en coste que cumplan los requisitos de los investigadores. Estos sistemas podrían ser discos duros, almacenamiento flash, o incluso archivos de cinta. Los datos podrían ser cualitativos o cuantitativos, podrían ser recientes o tener décadas y podrían estar guardados en instalaciones in situ o en la nube.

Lo que los investigadores necesitan tener es la capacidad de juntar fácilmente todos los datos relevantes procedentes de sistemas de almacenamiento dispares y con ello alimentar los sistemas de HPC para realizar el análisis. Una manera de hacer esto es a través de un sistema de almacenamiento avanzado, como NetApp Clustered Data ONTAP, que puede aglutinar todas las fuentes de almacenamiento para lograr que actúen como una sola, logrando que la gestión de los datos y su transporte sea más fácil y, en definitiva, haciendo que los análisis y las conclusiones se puedan extraer más rápidamente.

El reloj está corriendo para el cambio climático. No podemos esperar mucho para el análisis. Si queremos salvar nuestro planeta y limitar las consecuencias del daño ya infligido, los científicos necesitan ofrecer sus hallazgos y consejos más rápidamente. Solamente por medio de los avances en tecnología —sean la supercomputación o los sistemas de almacenamiento que soportan los datos— podemos atacar este problema.

Photo Credit: tlegend / shutterstock

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12 Comentarios
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