El LHC (Gran Colisionador de Hadrones) es el acelerador de part\u00edculas m\u00e1s grande y de mayor energ\u00eda que existe en el mundo, ubicado en el CERN (Organizaci\u00f3n Europea para la Investigaci\u00f3n Nuclear), en el que varios grupos del Instituto de F\u00edsica Corpuscular, centro mixto del CSIC y la Universitat de Val\u00e8ncia, trabajan activamente.<\/p>\n
A principios de este siglo, los experimentos del LHC buscaron la mejor soluci\u00f3n para varios retos: abordar un desaf\u00edo de procesamiento de datos de varios petabytes sin precedentes, proporcionar una infraestructura en continuo crecimiento y adaptativa que da servicio a m\u00e1s de 6.000 cient\u00edficos de 200 universidades y laboratorios en 45 pa\u00edses, las 24 horas del d\u00eda, y analizar los datos del LHC en busca de nuevos descubrimientos.<\/p>\n
Para hacer frente a estos retos, se han llevado a cabo una serie de iniciativas centradas en formar una malla mundial de nodos inform\u00e1ticos (GRID Computing) comunicados a trav\u00e9s de una serie de protocolos de software.<\/p>\n
La soluci\u00f3n de Computaci\u00f3n Distribuida GRID se convirti\u00f3 en una realidad y se implement\u00f3 de manera efectiva alrededor de 2003. Desde entonces los miembros de los experimentos del LHC pueden enviar sus trabajos, los cuales requieren el procesamiento de gran cantidad de datos, desde diferentes sitios distribuidos geogr\u00e1ficamente en todo el mundo.<\/p>\n
La coordinaci\u00f3n entre centros fue un aspecto muy importante para su organizaci\u00f3n y para ello LHC opt\u00f3 por un sistema \u201cescalonado\u201d de manera que quedara en tres niveles: Tier 0 en el CERN, Tier 1 en varios sitios regionales y centros de Tier2 con muy buena conectividad entre ellos. Esto supuso el nacimiento del proyecto Worldwide LHC Computing Grid (WLCG).<\/p>\n
El WLCG es una colaboraci\u00f3n compuesta por m\u00e1s de 170 centros inform\u00e1ticos distribuidos en 42 pa\u00edses, que conectan infraestructuras de red nacionales e internacionales. Entre ellos, el IFIC y el departamento de F\u00edsica At\u00f3mica, Molecular y Nuclear de la Universitat de Valencia participan con un Tier2 desde la primera ejecuci\u00f3n. Por ende, tambi\u00e9n forman parte de la \u201ccloud ib\u00e9rica\u201d, una regi\u00f3n donde hay recursos tanto de c\u00e1lculo como de almacenamiento para el procesado y an\u00e1lisis de datos del LHC, y cuenta con un Tier1 y varios Tier2s, proporcionando recursos inform\u00e1ticos a la colaboraci\u00f3n del experimento ATLAS, otro de los principales experimentos del CERN.<\/p>\n
El objetivo principal del WLCG es construir y mantener una infraestructura inform\u00e1tica distribuida para almacenar, distribuir y analizar los datos de los experimentos del LHC. El WLCG cuenta con el apoyo de muchos proyectos GRID, como LHC Computing Grid (LCG), European Grid Initiative (EGI), NorduGrid – Advanced Resource Connector (ARC) y Open Science Grid (OSG), entre otros.<\/p>\n
Otra \u00e1rea del LHC que tambi\u00e9n se basa en el uso de datos recopilados algo diferente al anteriormente mencionado pero no menos importante, es la obtenci\u00f3n del conocimiento de estos datos mediante la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico \/ aprendizaje profundo, a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learnig (ML).<\/p>\n
Estas herramientas se est\u00e1n aplicando en varios aspectos de la f\u00edsica de altas energ\u00edas, en particular en los experimentos del LHC en sistemas de activaci\u00f3n y adquisici\u00f3n de datos, en desaf\u00edos inform\u00e1ticos, simulaci\u00f3n de eventos, reconstrucci\u00f3n, rendimiento de detectores, an\u00e1lisis de f\u00edsica, entre otros.<\/p>\n
El grupo del IFIC hace uso de estas herramientas para la mejora de las medidas de observables y la b\u00fasqueda de Nueva F\u00edsica, centr\u00e1ndonos en las actividades de an\u00e1lisis de f\u00edsica y simulaci\u00f3n de las colisiones en ATLAS.<\/p>\n
Por un lado, el grupo ha mejorado la eficiencia de clasificaci\u00f3n para la separaci\u00f3n de sucesos que implican Nueva F\u00edsica respecto al fondo del Modelo Standard aplicando t\u00e9cnicas supervisadas y no supervisadas de ML. Por otro lado, se producen grandes cantidades de datos simulados mediante m\u00e9todos de Deep Learning, aprendizaje profundo, para su utilizaci\u00f3n en el an\u00e1lisis de f\u00edsica con el valor a\u00f1adido de un coste menor en tiempo de computaci\u00f3n.<\/p>\n
Para estos estudios se han utilizado librer\u00edas de ML de c\u00f3digo abierto que nos abren una perspectiva de implementaci\u00f3n m\u00e1s \u00e1gil y vers\u00e1til.<\/p>\n
Adem\u00e1s, el grupo del IFIC ha podido utilizar ARTEMISA, una infraestructura muy avanzada disponible en el instituto. ARTEMISA significa \u00abEntorno ARTificial para Machine Learning e Innovaci\u00f3n en Computaci\u00f3n Cient\u00edfica Avanzada\u00bb y est\u00e1 ubicado en el Centro de Computaci\u00f3n IFIC. Es un nuevo equipo dedicado a t\u00e9cnicas de IA como ML y Big Data y funciona de forma continua gracias a su sistema por lotes. Los usuarios pueden desarrollar y probar sus programas y enviar sus trabajos a 23 m\u00e1quinas con procesadores GPU.<\/p>\n
ARTEMISA est\u00e1 abierto a todos los grupos cient\u00edficos afiliados a cualquier universidad p\u00fablica o instituci\u00f3n de investigaci\u00f3n espa\u00f1ola.<\/p>\n
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