El grid computing refiere a coordinar diferentes dispositivos con una infraestructura de hardware con el fin de resolver problemas de gran magnitud mediante softwars dedicados. El término procede de una analogía con la red eléctrica (electric power grid): podemos conectarnos a la red (grid) para obtener potencia de cálculo sin preocuparnos de dónde proviene. Al igual que hacemos cuando enchufamos un dispositivo a la red eléctrica. Esa sensación casi fantasmagórica que tiene la electricidad.
Hoy en día tenemos una capacidad de cómputo en nuestras PC (y especialmente en las placas gráficas de video) nunca antes registrado. Potencia muchas veces residual que, en los ordenadores más avanzados, no se utiliza la mayoría del tiempo salvo en algunas tareas muy específicas o en los videojuegos más avanzados.
De hecho, hasta hace pocos años se vivía una auténtica burbuja en el sector debido al uso de placas de video en granjas de minería de criptomonedas como el bitcoin. El mismo hardware que permite correr videojuegos complejos en alta resolución también sirve para ayudar a resolver complejos problemas que requieren mucho poder de cómputo.
Partiendo de esta premisa se creó Folding@home, un proyecto que utiliza este sistema distribuido y, mediante poder de cómputo descentralizado, realiza simulaciones e investigaciones médicas relacionadas con enfermedades crónicas o virus como el que estamos enfrentando en la actualidad: el SARS-CoV-2.
Según señalan desde el propio proyecto, los datos “se distribuyen de manera abierta como parte de una colaboración científica entre diversos laboratorios de todo el mundo, proporcionando a los investigadores nuevas herramientas que pueden desbloquear nuevas oportunidades para desarrollar nuevos medicamentos que salven vidas”.
Hasta ahora, este tipo de proyectos se habían centrado en patologías como el cáncer, Parkinson o Alzheimer, pero con la extensión de la pandemia del Covid-19 han comenzado hace algunas semanas a trabajar en este campo.
El software utiliza los ciclos de CPU (procesadores de cómputo) y GPU (procesadores gráficos) de miles de computadoras en todo el mundo para simular el plegamiento de proteínas y el diseño computacional de medicamentos.
Según sus propias mediciones, Folding@home informa un rendimiento agregado de casi 100 petaflops (medida de rendimiento de una computadora) generados por más de 100 mil sistemas de voluntarios, aunque esos números seguramente han aumentado de manera significativa durante la semana pasada.
Dicho de otra manera, este proyecto utiliza simulaciones por computadora para comprender las partes móviles de una proteína. Una vez que los científicos comprendan con firmeza cómo se mueven e interactúan los átomos dentro de una proteína, pueden proceder más de cerca a descubrir terapias para poder tratarlas. Pero estas simulaciones requieren una potencia computacional masiva. Y el equipo de este proyecto ahora quiere dirigir tanta potencia informática global como sea posible para combatir el virus SARS-CoV-2.
“Para ayudar a combatir el coronavirus, queremos entender cómo funcionan estas proteínas virales y cómo podemos diseñar terapias para detenerlas (…) Nuestra especialidad es utilizar simulaciones por computadora para comprender las partes móviles de las proteínas. Observar cómo los átomos de una proteína se mueven entre sí es importante porque captura información valiosa que es inaccesible por cualquier otro medio”, señalan los directores del proyecto.
Nvidia, a través de sus redes sociales, también difundió esta iniciativa. El mayor fabricante de tarjetas gráficas ha incentivado a sus usuarios a sumarse al proyecto para luchar contra el coronavirus y otras enfermedades enfocándose en su público más gamer.
Ya sea que quieran o no compartir poder computacional con este proyecto, ahora saben cómo contribuir a este enorme desafío de una manera pequeña pero poderosa.
Esta iniciativa podría colaborar a impulsar las investigaciones científicas frente a esta pandemia mundial y así acelerar la búsqueda de soluciones para el bienestar de toda la humanidad.
*Autor, conferencista, docente e investigador en tecnologías emergentes.
