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Universidades apuestan por la tecnología para potenciar y agilizar investigaciones

Trabajos más eficientes, flexibles y de escalamientos más simples son algunas de las ventajas de la digitalización de los procesos científicos, donde la nube juega un rol fundamental. Sin embargo, el problema persiste a través de los años: la inversión estatal no alcanza y la privada es muy baja.

Por Constanza Garín L.

El gasto en Investigación y Desarrollo (I+D) el año 2017 fue de $640.078 millones, lo que representa un 0,36% del PIB de ese año, lejos del 2,3% del promedio de los países miembros de la OCDE, según la última Encuesta Nacional sobre Gasto y Personal en I+D que elabora el Ministerio de Economía.
Cerca de la mitad del financiamiento histórico de esta área proviene del Estado: en 2017, este número alcanzó el 47%, mientras que el financiamiento por parte de empresas fue solo de un 31%, manifiesta el mismo sondeo.


Esto representa, por un lado, que la inversión como porcentaje del PIB es muy pequeña y por otro, que la participación del sector privado es mucho menor a la del Estado, “al contrario de lo que ocurre en los países desarrollados”, dice Francisco Förster, investigador del Centro de Modelamiento Matemático de la U. de Chile (CMM). Y agrega que se necesita una inversión mucho mayor en torno al capital humano para alcanzar el nivel de los países desarrollados.


En ese sentido, la inversión no hay que pensarla como un gasto, pues dará réditos en poco tiempo y será un estímulo para emprendedores, ayudará a asumir desafíos de impacto local y “crearemos un país muy atractivo para la inversión en tecnologías”, puntualiza Alejandro Maass, director del CMM.


Otro desafío es conectar la investigación con el desarrollo, pues gran parte de la investigación se realiza en universidades, pero el desarrollo está lejano a esas instituciones. Esto se debe a “los incentivos que existen a solo publicar artículos científicos más que a desarrollar tecnología, protegerla y transferirla”, acota Rodrigo A. Carrasco, profesor y director del magíster en Ingeniería Industrial de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), haciendo hincapié en que esto es algo que está cambiando gracias a iniciativas de ANID y Corfo.


Siendo más optimista, a pesar del bajo nivel de inversión, el trabajo de investigación realizado en el país es cuantioso y de alta calidad, pues “tenemos científicos que producen ciencia de alto impacto con recursos limitados”, analiza Ariel Orellana, vicerrector de Investigación y Doctorados de la Universidad Andrés Bello (UNAB). Lo anterior se explica por la colaboración constante de las universidades con otras instituciones de investigación, como Estados Unidos, Europa o China, lo que “permite tener acceso a tecnología de punta que muchas veces no está disponible en nuestro país”.

Procesamiento de datos

En múltiples áreas de investigación, el acceso, gestión y procesamiento de datos se ha vuelto crucial. Esto es especialmente importante en ingeniería, matemáticas aplicadas, analítica, física, química y biología.
También lo es en humanidades, observa Orellana, ya que el acceso a la información es fundamental para el desarrollo de cualquier investigación. Entonces, iniciativas como la Biblioteca Electrónica de Información Científica de ANID, “permite que todas las instituciones universitarias en Chile se beneficien de un acceso a la información similar al que poseen las principales universidades del mundo”, añade.


En el caso particular de la UAI, están desarrollando algoritmos que permitan gestionar mejor la energía generada por fuentes variables e intermitentes como la solar y eólica.


Para lograrlo, han necesitado predecir el comportamiento futuro de fuentes de generación y consumo, donde es clave el uso y procesamiento de datos, que “nos permiten desarrollar modelos de apoyo para predecir futuros escenarios posibles y con ello prescribir acciones a tomar usando herramientas de analítica avanzada como optimización matemática y aprendizaje automático”, explica, Rodrigo A. Carrasco desde esa institución.
Aquí las tecnologías en la nube pueden apoyar este y otros procesos, ya que facilitan el realizar investigaciones en forma más eficiente y flexible, mientras que, por otro lado, ayudan a que el escalamiento posterior sea más simple.


“Esto permite que la transferencia pueda ser más rápida, reduciendo el tiempo de investigación a desarrollo y transferencia”, agrega el académico.
A futuro, Alejandro Maass, del CMM, considera que Chile debe potenciar la idea de infraestructuras críticas transversales para el desarrollo científico, pero también para la innovación y desarrollo.


“Debemos mantener una alerta permanente para superar brechas tecnológicas de manera oportuna. Hoy, parte de la credibilidad de los países en el concierto internacional proviene de su ciencia y la infraestructura científica necesaria para su desarrollo”, concluye.

El rol fundamental de la nube

Contar con tecnología que ayude a recolectar, gestionar, procesar y analizar datos es de suma importancia, y la nube presenta un marco ideal para desarrollar rápida, económica y seguro un objetivo como el de I+D. “La nube de Amazon Web Services (AWS) cuenta con alrededor de 200 servicios y particularmente en la investigación universitaria se utilizan tres componentes claves: cómputo a demanda, almacenamiento virtualmente infinito y redes de alta velocidad”, menciona Fernando Castillo, expansión manager de CloudHesive.


Según explica el ejecutivo, contar con cómputo de demanda reinventa el paradigma de la necesidad de comprar o alquilar un Data Center para hacer uso del poder de cómputo. Desde la perspectiva del almacenamiento, los servicios permiten que los datos se ordenen dependiendo de la frecuencia de acceso, algo que se traduce en ahorro de costos, “ya que el valor de un almacenamiento más frío es considerablemente más bajo que contar con los datos de forma instantánea”. Por último, añade que en los procesos de investigación se trabaja con nodos, es decir, unidades de cómputo que procesan datos en paralelo. Algo donde la conexión de red toma un papel crucial a la hora de transportar esos datos. “Con la tecnología de AWS EFA (Elastic Fabric Adapter) las aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC) que utilizan la interfaz de paso de mensajes (MPI) pueden escalar a miles de CPU o GPU. Como resultado, obtiene el rendimiento de las aplicaciones de los clústeres de HPC locales con la elasticidad y flexibilidad bajo demanda de la nube de AWS”, especifica.