La plataforma de macrodatos desarrollada en el proyecto, que combina datos de observación de la Tierra con información procedente de vehículos aéreos no tripulados, tiene aplicación en diversos sectores como la agricultura, la gestión del agua, el periodismo o la seguridad fronteriza
Las optimizaciones del BSC permiten una mayor eficiencia y ahorro de costes en el panorama emergente de la observación de la Tierra, las aplicaciones geoespaciales y la toma de decisiones basada en datos
Investigadores del Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) han logrado mejorar el acceso a los datos de observación de la Tierra (EO) y los servicios relacionados como parte del proyecto CALLISTO, financiado por la Unión Europea (UE), que concluyó el 30 de diciembre de 2023 tras tres años de colaboración.
El equipo de Data-Centric Computing del BSC ha optimizado los marcos utilizados en la plataforma de macrodatos CALLISTO. Estas mejoras se han evaluado en casos de uso en agricultura y control de tierras, permitiendo multiplicar por 80 la velocidad de recuperación de información y ahorrando costes gracias a un uso más eficiente de los recursos de computación de alto rendimiento (HPC) que aprovechan la tecnología de inteligencia artificial (IA).
El proyecto CALLISTO, un esfuerzo de colaboración en el que han participado 17 socios de 7 países de la UE y Corea del Sur, pretendía acortar distancias entre los proveedores de servicios de acceso a datos e información de Copernicus y los usuarios finales de las aplicaciones. Para ello, se ha desarrollado una plataforma interoperable de Big Data que combina datos de observación de la Tierra con información georreferenciada y de origen colectivo procedente de vehículos aéreos no tripulados. La plataforma se ha probado en casos reales, demostrando así su aplicabilidad en diversos sectores, como la agricultura, la gestión del agua, el periodismo o la seguridad fronteriza.
Para el desarrollo del proyecto, CALLISTO ha utilizado tecnologías de vanguardia, como la IA, la informática distribuida, los vehículos aéreos no tripulados, la fusión de datos, la segmentación semántica de imágenes y las ontologías. El proyecto ha implementado con éxito una decena herramientas evaluadas en cuatro casos de uso piloto: Seguimiento de la Política Agrícola Común (PAC), evaluación de la calidad del agua, periodismo por satélite y detección de cambios en las fronteras terrestres.
Optimizaciones del BSC
El BSC ha garantizado que las grandes cantidades de datos utilizadas en el proyecto CALLISTO pudieran procesarse con la mayor rapidez y eficacia posibles, conservando a su vez la legibilidad y la reutilización del código.
Al enfocarse en el uso eficiente del hardware y en el aspecto de computación distribuida del proyecto, los investigadores del BSC han optimizado el software y han explorado métodos de paralelización y eficiencia. Esta aceleración supone una importante ayuda para los usuarios de la plataforma, facilitando una toma de decisiones más informada y estratégica en casos como el seguimiento de la Política Agrícola Común (PAC) y la detección de cambios en las fronteras terrestres.
Figura 1: Representación gráfica de las optimizaciones del BSC para la aceleración y escalabilidad del planificador de trayectorias de vehículos autónomos no tripulados de CALLISTO
Estas aceleraciones (Figura 1) demuestran las posibilidades de escalabilidad cuando se aprovechan eficazmente los recursos de HPC. Además de la aceleración de 80x, los resultados pueden aplicarse a cualquier máquina o despliegue. Las optimizaciones del código y el software y hardware racionalizados con éxito prometen una aceleración potencial adicional de 22x en múltiples máquinas con optimizaciones adicionales.
Las contribuciones del BSC van más allá de estos logros inmediatos, incluyendo una guía metodológica con diversas aplicaciones que prometen un entrenamiento de modelos de IA hasta cuatro veces más rápido cuando se combina con la infraestructura HPC.
Alberto Gutierrez Torre, investigador principal de BSC explica: “Al eliminar los cuellos de botella del código y hacer un uso inteligente del hardware, el BSC ha sido capaz de mejorar el rendimiento de los componentes de la plataforma CALLISTO Big Data y reducir el coste computacional".
El legado de CALLISTO es de gran valor para explorar el panorama emergente de la EO, las aplicaciones geoespaciales y la toma de decisiones basada en datos.
Acerca de CALLISTO
CALLISTO (Copernicus Artificial Intelligence Services and data fusion with other distributed data sources and processing at the edge to support DIAS and HPC infrastructures, GA 101004152) es un proyecto financiado por la UE que pretendía salvar las distancias entre los proveedores de los Servicios de Acceso a Datos e Información (DIAS) de Copernicus y los usuarios finales de las aplicaciones mediante soluciones de Inteligencia Artificial (IA). Contó con el apoyo de 17 socios de 7 países de la UE y Corea del Sur, coordinados por Serco Italia S.p.A. (SERCO), Italia, (Ethniko Kentro Erevnas kai Technologikis Anaptyxis (CERTH), Grecia, Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Fraunhofer), Alemania, CS GROUP (CS), Francia, Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputacion (BSC), España, Institut für Angewandte Informatik (InfAI) e.V., Alemania, ACCELIGENCE LTD (ACCELI), Chipre, Ethniko Asteroskopeio Athinon (NOA), Grecia, Deutsche Welle (DW), Alemania, De Watergroep, Bélgica, Institut royal des Sciences naturelles de Belgique (RBINS), Bélgica, Società Metropolitana Acque Torino S.p.A (SMAT S.p.A), Italia, Nurogames GmbH (NURO), Alemania, European Union Satellite Centre (SATCHEN), España, DRAXIS Environmental S.A. (DRAXIS), Grecia, DreVen SRL, Bélgica, Korea University (KU), Corea del Sur, procedentes de diversas industrias, PYME y círculos académicos Recibió una subvención de la UE de 3.999.954 euros. CALLISTO ha avanzado mucho en la mejora del acceso a los datos de observación de la Tierra y el desarrollo de servicios innovadores basados en la geolocalización.
Foto: Prueba de vehículos aéreos no tripulados en el caso de uso de la PAC en Chipre (George Choumos del National Observatory of Athens).