Rene Chun

Los científicos y las supercomputadoras podrían volver potable el agua de los océanos

Filtrar la sal del agua de mar es un gran desafío. Es posible que los investigadores hayan encontrado una respuesta, pero se requerirá una potencia de procesamiento colosal.

Aleksandr Noy tiene grandes planes para una herramienta muy pequeña. Noy, investigador científico sénior en el Lawrence Livermore National Laboratory, ha dedicado una parte significativa de su carrera al perfeccionamiento de la alquimia líquida conocida como "desalinización" (filtrado de la sal del agua de mar). Su artilugio es el nanotubo de carbono. En 2006, Noy tuvo la audacia de adoptar una teoría radical: el uso de nanotubos (cilindros tan pequeños que solo se pueden ver con un microscopio electrónico) como filtros de desalinización. Pero todo dependería del diámetro de cada tubo. La abertura debía ser lo suficientemente amplia para permitir el flujo de las moléculas de agua, pero lo suficientemente estrecha para bloquear las partículas de sal más grandes que impiden que sea potable el agua de mar. Si se junta una cantidad suficiente de nanotubos de carbono, se obtendrá, potencialmente, la máquina para generar agua potable más eficiente del mundo.

¿Cuán pequeños son los nanotubos de carbono?

Ancho de un hilo de araña

4,000 nanómetros

50 nanotubos de carbono

0.8 nanómetros cada uno

La mayoría de los colegas de Noy en el laboratorio pensó que la idea era un concepto de ciencia ficción. "Era difícil imaginar que el agua pasara por tubos tan pequeños", comenta Noy. Pero si la teoría de los nanotubos era correcta, los beneficios serían incalculables. Hoy en día, muchas regiones del planeta sufren la falta de agua potable y 1,200 millones de personas (casi una sexta parte de la población mundial) viven en zonas donde el agua escasea. La desalinización puede ayudar a aliviar la situación, pero la infraestructura actual requiere cantidades enormes de energía (y por lo tanto, de dinero) para calentar el agua de mar o forzar el paso por filtros complejos. Si funcionaran los filtros de nanotubos, podría reducirse en gran medida la falta de agua potable del mundo.

El equipo de Noy construyó un experimento simple de filtrado y lo dejó funcionando durante la noche. Por la mañana, dos asistentes observaron un charco en el piso del laboratorio. El agua había corrido por los nanotubos con tanta rapidez que se había desbordado el pequeño recipiente destinado a contener el líquido. Posteriormente, los investigadores confirmaron que la velocidad del flujo del agua a través de los nanotubos de carbono es seis veces mayor que a través de los filtros usados en las plantas de desalinización actuales.

Ese charco puede haber sido pequeño, pero representó uno de los mayores descubrimientos en la carrera de Noy. "El experimento fue emocionante porque nadie sabía qué esperar", recuerda. Aunque ahora sabemos qué sucederá, sigue existiendo un enorme desafío, que podremos sortear con la potencia computacional necesaria.

Afortunadamente, los científicos están al borde de un gran avance denominado "computación a exaescala" (que, en el caso de Google, seguramente provenga de [una multitud de máquinas conectadas en la nube] (https://www.blog.google/topics/google-cloud/google-cloud-offer-tpus-machine-learning/)). Comparadas con la exaescala, las supercomputadoras más potentes de la actualidad parecerán muy lentas. Este tipo de potencia de procesamiento extrema será un gran recurso para los investigadores que buscan que los nanotubos funcionen como filtros de agua a gran escala. Estos tubos, y los miles de millones de moléculas que fluyen a través de ellos, son demasiado pequeños para estudiarlos en detalle. Por esta razón, realizar pruebas físicas de diferentes variaciones es difícil y requiere mucho tiempo. El modelado por computadora a exaescala permitirá estudiarlos con más profundidad, lo que acelerará drásticamente la investigación de la desalinización a través de nanotubos. Así, la tecnología ayudará a afrontar parte de los problemas ambientales más complejos de la actualidad.

La promesa de la potencia a exaescala

Un aumento significativo de la velocidad podría ayudar a superar desafíos que alguna vez parecieron imposibles y abrir las puertas a importantes avances.

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Para quienes no están familiarizados con la jerga de Silicon Valley, "exaescala" hace referencia a la potencia que ofrece la próxima generación de supercomputadoras. Una máquina de cálculos a exaescala será capaz de realizar un trillón (un millón de billones) de cálculos por segundo. Esa potencia es casi 11 veces mayor que la de Sunway TaihuLight de China, la supercomputadora más rápida de la actualidad. La exaescala se puede pensar como la potencia de procesamiento de aproximadamente 50 millones de laptops conectadas.

Existe actualmente una competencia mundial para ver quién construye la primera máquina de cálculos a exaescala, que permitirá a los científicos reconsiderar todo tipo de conceptos, desde la física teórica hasta los pronósticos del clima a largo plazo. Pero es probable que las investigaciones como la que realiza Noy, cuyo fin es entender el funcionamiento de los nanotubos, sean los primeros proyectos que den una idea de las ventajas de incrementar la capacidad computacional.

"Un salto en la potencia computacional representará un gran beneficio para la ciencia de materiales, el descubrimiento de fármacos y la química", afirma George Dahl, investigador científico del equipo de Google Brain. Dahl sostiene que es necesario construir modelos por computadora de moléculas en todas estas áreas de investigación. Sin embargo, se trata de una actividad que requiere mucha potencia de procesamiento. "Se trata de cómputos muy lentos para cada molécula o material que queremos analizar", agrega Dahl.

Pero eso no es todo. Si se aplica el aprendizaje automático (que también se beneficia de los avances en la potencia computacional) a las simulaciones moleculares, puede duplicarse el impacto de la potencia aumentada. "Se puede utilizar el aprendizaje automático junto con la ciencia de materiales para descubrir materiales completamente nuevos".

Estos tipos de avances son justamente los que conducirán a la creación de un filtro de agua salada más eficiente y menos costoso. Y esa no es la única forma en la que la computación a exaescala podría contribuir a la solución de problemas relacionados con el agua en el planeta.

Dado que la computación a exaescala también se destacará en el procesamiento de cantidades significativas de datos, podría ser útil en proyectos como el trabajo que llevan a cabo, en parte, los ingenieros de Google Noel Gorelick, cofundador de la plataforma Earth Engine, y Tyler Erickson, mediador de programadores sénior dedicado a los análisis relacionados con el agua en esa plataforma. Esta plataforma, basada en la nube, analiza datos ambientales a escala global. Gorelick, junto con el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, encabezó recientemente un ambicioso proyecto en el que pretendía crear mapas en alta resolución de la superficie del agua en todo el mundo. El equipo observó imágenes satelitales que abarcaban un período de más de 30 años mediante los datos de Earth Engine y esquematizó (y dimensionó) la evolución de las masas de agua de la Tierra a lo largo de las décadas. El esquema reveló lagos extintos, ríos secos y formaciones de nuevas masas de agua. Si el proceso se hubiera realizado de una sola vez, tan solo la descarga de toda la información necesaria habría demorado tres años. Según Erickson, es un archivo considerable, pero la exaescala permitirá que el equipo recopile más información y a mayor velocidad para generar mapas aún más precisos.

"Hay otras fuentes de datos que podríamos considerar hoy si tuviéramos más potencia de procesamiento", dice Erickson. También señala que una máquina de cálculos a exaescala tiene el potencial de aprovechar el recurso más menospreciado del mundo: los ciudadanos comunes que realizan aportes a la ciencia. Imaginemos qué sucedería si el proyecto de esquematización de las masas de agua estuviera disponible, por ejemplo, para cualquier persona con un drone que grabara video en HD. "Se recopilaría una cantidad espectacular datos", afirma Erickson. Un grupo de adolescentes podrían pilotear drones Phantom de DJI por encima de ríos y estuarios, y subir los videos a la nube de Google. Allí, gracias a la potencia a exaescala, podríamos archivar el contenido, referenciarlo geográficamente en relación con el mapa base mundial de Google, analizarlo y volcarlo en la cartografía digital. Esta democratización de la ciencia en acción podría ayudar en la planificación agrícola, la preparación de regiones ante la amenaza de catástrofes naturales o incluso el control de los cambios ecológicos. (Para estimular proyectos similares en otras organizaciones, en 2014 Google anunció que donaría un petabyte de almacenamiento en la nube destinado a datos climáticos y 50 millones de horas de cómputos con la plataforma de Google Earth Engine).

Dahl, por su parte, asegura que los saltos en la potencia de procesamiento no van a solucionar todos los desafíos informáticos. No obstante, afirma que los beneficios más importantes podrían surgir de usos que todavía ni nos imaginamos. En es ta línea, establece una analogía con la invención del microscopio, un dispositivo gracias al cual se realizaron descubrimientos que salvaron vidas. "Tal vez haya algo que nunca pensamos que podríamos hacer y a lo que, de manera repentina, le dimos un uso práctico. Quizás podamos crear algo similar al microscopio; una herramienta totalmente nueva que, a su vez, abra las puertas a nuevos hallazgos".

Solo el 3% del agua de la Tierra es dulce y potable

Y tenemos acceso únicamente a una pequeña fracción.

Cantidad total de agua dulce. Desafortunadamente, la mayor parte está concentrada en los glaciares, los casquetes polares y las profundidades subterráneas.

La computación de alto desempeño se mide en FLOPS. Esta medida se puede aplicar a cualquier máquina, desde una laptop hasta la supercomputadora más rápida del mundo. Más FLOPS equivalen a más velocidad; más velocidad equivale a mayor resolución o a la capacidad de mostrar contenido con detalles más nítidos; mayor resolución equivale a imágenes y predicciones más precisas mediante la simulación por computadora. Este aumento es especialmente valioso para entidades como la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), que usa computadoras para pronosticar patrones meteorológicos, cambios climáticos y alteraciones en los océanos y a lo largo de las costas.

Los sistemas de exaFLOPS pueden realizar 1018 cálculos por segundo (o sea, un trillón).

La NOAA espera utilizar los sistemas a exaescala en la década de 2020. "Nos ofrecerá la capacidad de brindar advertencias más precisas sobre condiciones climáticas graves a niveles más detallados que abarquen plazos más extensos. De esa manera, se podrán proteger mejor las vidas y las propiedades de las personas", sostiene Brian D. Gross, subdirector de Computación de Alto Desempeño y Comunicaciones de la agencia. Los científicos podrían ayudar a aumentar la resiliencia en espera de fenómenos climáticos extremos, como un huracán devastador, lo que permitiría a toda una región limitar el daño y el número de muertos.

Para demostrar la escala de esa potencia computacional, Gross explica que el departamento usaba sistemas de teraFLOPS en la década de 2000 (un billón de cálculos por segundo) que podían hacer seguimientos precisos de grandes características meteorológicas casi del tamaño de un estado. Hoy en día, los sistemas usan petaFLOPS (mil billones de cálculos por segundo) y pueden rastrear con precisión características meteorológicas del tamaño de un país. La computación a exaescala le permitirá a la NOAA ver con mayor detalle, por ejemplo, para esquematizar con precisión tormentas tan pequeñas como una ciudad. Esta resolución brinda más datos que, a su vez, revelan mucha más información sobre el comportamiento y la evolución de tormentas de todas las magnitudes. "Los modelos de mayor resolución representan con más precisión los sistemas meteorológicos de escalas mayores, como los huracanes, lo que mejora los pronósticos de precipitaciones y las trayectorias de las tormentas", explica Gross. En otras palabras, dentro de unos años, los meteorólogos ya no tendrán excusas si se equivocan cuando dan el pronóstico con cinco días de anticipación. Además, la población recibirá información más precisa sobre el momento y el lugar exactos en los que se desatará la próxima gran tormenta.

La computación a exaescala puede ayudar a resolver el problema de la escasez de agua dulce

Las supercomputadoras más rápidas asistirán a los investigadores que estudian los filtros de desalinización y descontaminación para incrementar la cantidad de agua potable en el mundo.

El acceso al agua dulce representa un desafío a nivel mundial. Desde los acuíferos casi agotados debajo de Arabia Saudita hasta el suelo endurecido de Brasil y el granero de Estados Unidos, donde la sequía se extendió en las Grandes Praderas como grietas en el pavimento, la deshidratación masiva es inminente. En un informe de inteligencia estadounidense de 2012, se concluyó que la escasez de agua dulce afectará incluso la seguridad nacional. Se espera que para 2030 la demanda de agua dulce sea un 40% más alta que la oferta global.

El aumento de las temperaturas, la disminución de las lluvias, el crecimiento de la población, la contaminación y la pobreza son los desafíos que subyacen tras la demanda, que —a simple vista— pueden parecer imposibles de superar. Pero Aleksandr Noy cree firmemente que una máquina de cálculos a exaescala lo ayudará a crear una membrana de nanotubos capaz de filtrar el agua y salvar vidas. "Con tanta potencia computacional, podemos ejecutar una simulación rápida antes de ir al laboratorio. Es muy útil porque nos permitirá concentrar nuestras energías en los experimentos que tienen más sentido", explica. Aún queda mucho por descifrar: falta determinar las medidas exactas que se necesitan para transportar el agua a través de los nanotubos, y nadie sabe cuál es el mejor material para las membranas a las que se incorporarían los nanotubos, ni cómo se los debería organizar. "Todavía hay discrepancias cuando vemos los números de los estudios de modelado de nanotubos que hicimos con simulaciones", dice Ramya Tunuguntla, investigadora posdoctoral y miembro del equipo de Noy. "Es un desafío que debemos superar". Al igual que Noy, Ramya piensa que una supercomputadora más potente llevará su investigación al siguiente nivel: "con la exaescala, podríamos ejecutar simulaciones más extensas para recopilar más datos".

En 2023, se instalará una nueva computadora en Livermore Lab. Con una potencia de cálculo entre cuatro y seis veces mayor que la del sistema actual, esta máquina, denominada Sierra, quizás sea la última instancia antes de que la exaescala permita mirar con afecto todas esas magníficas imágenes en alta definición que traen aparejadas un trillón de FLOPS. De hecho, la exaescala tal vez haya llegado a otro lugar para entonces. Uno de los principales investigadores de Livermore reveló que, si bien las primeras máquinas de cálculos a exaescala comenzarán a aparecer en EE.UU. alrededor del año 2020, China —el favorito prohibitivo de esta competencia— asegura que contará con un prototipo, que algunos denominaron "supersupercomputadora", a finales de este año o a principios del próximo.

Costas Bekas, dos veces ganador del Gordon Bell Prize y experto en exaescala en el laboratorio de IBM Research de Zúrich, señala que la potencia computacional no terminará en la exaescala, sino que seguirá creciendo. Prevé que un día el modelado por computadora nos permitirá examinar el universo no solo a nivel molecular, sino también a nivel atómico.

Bekas afirma que "con la exaescala, finalmente podremos descifrar cuestiones muy complejas (si invertimos una cantidad aceptable de tiempo y energía), como el funcionamiento de los nanotubos. Las exaFLOPS no salvarán al planeta, ya que tenemos demasiados problemas. Pero no cabe duda de que ayudarán a mejorar la calidad de vida en la Tierra".

De vuelta en Lawrence Livermore, Aleksandr Noy y Ramya Tunuguntla cargan otra membrana de nanotubos en una celda de prueba, mueven un interruptor y recogen más datos. En un futuro no tan lejano, junto con la computación a exaescala, tal vez puedan cambiar la vida de millones de personas.

RENE CHUN es un escritor radicado en Nueva York. Sus trabajos se publicaron en medios que van desde The New York Times y The Atlantic hasta Wired y Esquire.

Animaciones de Justin Poulsen
Ilustraciones de Matthew Hollister

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