Se trata de 600 TB de almacenamiento compartido de alta velocidad, conectado a Internet a 10 Gbps para el uso de los investigadores chilenos y con software para múltiples aplicaciones científicas.
En 1664 un físico, meteorólogo, biólogo, ingeniero y arquitecto conocido como Rober Hooke observó y dibujó una serie de estructuras presentes en una finísima lámina de corcho. A estas estructuras las bautizó como “células”. El nombre llegó a nuestros días, pero la forma de observar ha sido mejorada y potenciada gracias a la tecnología. Ahora la tecnología digital es una parte fundamental en el procesamiento de las imágenes tanto en la investigación como en la docencia.
Dibujar una célula y sus partes ya no es viable. Actualmente se requiere cuantificar múltiples parámetros para modelar tejidos y órganos en tres dimensiones, especialmente en el caso de estructuras complejas o procesos dinámicos.
Mauricio Cerda es Ingeniero y PhD en Computación, especializado en análisis digital de imágenes y recuerda que en un principio trabajaban con computadores tipo torre, ensamblados con piezas y partes de grado comercial. “La solución era funcional, pero teníamos una alta tasa de fallos por el uso intensivo de los aparatos”, dice el especialista. Sin embargo desde hace 10 años el sistema cambió y comenzaron a utilizar hardware y softwares especializados y diseñados para el almacenamiento y análisis científico de imágenes, gracias al apoyo de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) y su iniciativa FONDEQUIP.
Desde el proyecto SASIBA2, integrado a la Red de Equipamiento Científico Avanzado de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile, están disponiendo para la comunidad de investigadores de todo Chile un nuevo equipo que facilita el modelamiento de fenómenos como la migración celular o el desarrollo tridimensional de tejidos o en general grandes volúmenes de datos, lo que sería imposible de realizar manualmente. Estos equipos también permiten el uso de Inteligencia Artificial para segmentar y clasificar imágenes médicas y generar modelos predictivos a partir de datos limitados, entre otras aplicaciones.
SASIBA2
SASIBA2 es la segunda etapa del proyecto bajo el acrónimo de Sistema de Almacenamiento y Servicios Informáticos Biomédicos Avanzados. Esta herramienta entrega recursos informáticos para respaldar, compartir y procesar datos al más alto estándar técnico. La unidad de almacenamiento compartido es de 600 TB y se puede acceder a ella mediante la RED a 10 Gbps dedicada a la investigación en la Universidad y vía REUNA con una rapidez aproximada 10 veces superior a la de un disco duro externo convencional.
Gracias a la capacidad de almacenamiento y el poder de cómputo de 768 GB RAM, 48 cores, y 3 GPUs es posible visualizar y analizar, por ejemplo imágenes de microscopía lightsheet en el orden de terabytes o imágenes de placas histólógicas del orden de 50GB. En el ámbito de la docencia “actualmente la histología utiliza una combinación de microscopía óptica y digital, lo que permite visualizar muestras en un formato interactivo, similar a un mapa digital. Esto facilita la enseñanza, asegurando que los estudiantes puedan observar elementos específicos con precisión y la investigación”, comenta Mauricio Cerda.
Todos estos sofisticados equipos están alojados en uno de los centros de datos (datacenter) de la Dirección de Tecnología de la Vicerrectoría de Tecnologías de la Información (VTI) como resultado de un acuerdo de colaboración entre la VTI y el proyecto. Estos espacios funcionan con una temperatura controlada, sistemas de apoyo eléctrico, alta velocidad de conexión dentro de la Universidad, acceso a Internet y seguridad, monitorizado por el equipo humano altamente especializado de la VTI
En cuanto a los desarrollos futuros, el investigador destaca que este tipo de tecnologías asociadas a herramientas de Inteligencia Artificial pueden mejorar los métodos de análisis y predicción en la práctica clínica, facilitando diagnósticos y tratamientos más precisos. En particular el grupo del profesor Cerda está trabajando , en crear métodos en el caso de aplicaciones biomédicas de Inteligencia Artificial con pocos datos, investigación que se ve potenciada con la disponibilidad de infraestructura científica como SASIBA2.
Si quieres conocer más sobre este programa, visita: https://redeca.med.uchile.cl/sasiba/