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Investigador de la visión humana usa gridMathematica para acelerar proyectos

Con gridMathematica, Phillips ha podido reducir tiempo de computación, para exactamente los mismos procesos, de un mes y medio o dos meses a solamente cuatro o cinco horas.

Flip Phillips encontró una manera "intuitiva" para acelerar su investigación este verano en Skidmore College. Phillips y sus colegas están estudiando la visión humana, principalmente la percepción de la forma 3D o "cómo vemos lo que vemos".

El foco de Phillips son estudios empíricos y pruebas en laboratorio. Cuando estos estudios empíricos no se corresponden con modelos teóricos existentes, es su deber probar o refutar su validez; Phillips está usando gridMathematica como una de sus herramientas principales para hacer eso.

Computación grid reduce tiempo de cómputos

Probar los actuales modelos teóricos requiere computaciones. Y muchas de ellas. Phillips, quien tiene una 2 GHz dual-processor PowerMac G5, y que podría considerarse como bastante rápida, se enfrentó con una tarea desalentadora al darse cuenta de que a su máquina le llevaría de un mes y medio a dos meses hacer cada prueba individual de un famoso modelo teórico con sus datos empíricos actuales. De modo que aprovechó el programa de sitio ilimitado de Skidmore para todos los productos de Wolfram Research, y buscó los recursos del clúster de computación de gridMathematica en el departamento de Ciencias de Computación de Skidmore.

El laboratorio de ciencias de la computación de Skidmore incluye un conjunto de máquinas de doble procesador Apple Xserve G4. A pesar de que esta configuración redujo significativamente su tiempo de cálculo a solamente 2 o 2,5 semanas por prueba, Phillips aún quería una manera más veloz para obtener resultados. El verano pasado, cuando el uso de computadoras en el campus era bajo, se le ocurrió a Phillips extender su grid "buscando" todas las máquinas Machintosh que estaban sin usarse por toda la red del campus.

Phillips escribió una serie de programas, ejecutados en la grid principal, para salir a buscar las Macs con tiempo libre para usarse. Cuando se encuentra una máquina libre, el programa carga gridMathematica y cualquier dato necesario y comienza a calcular. Si la máquina es requerida antes de que el proceso en marcha esté finalizado, Mathematica termina sus cálculos a un paso más lento en el fondo hasta que la máquina esté libre nuevamente.

Al usar gridMathematica, Phillips ha podido reducir tiempo de computación, para exactamente los mismos procesos, de un mes y medio o dos meses a solamente cuatro o cinco horas. Con algunos ajustes, como revisar resultados intermedios y «podar» ramificaciones indeseadas, el proceso podría haber sido aún más rápido.

Phillips tuvo la inspiración cuando trabajaba para Pixar en los años 80. Después de que un amigo ganó el premio de la Academia para estudiantes por el mejor filme animado corto, parte de las ganancias del premio fueron utilizadas para mandar los bosquejos para coloración al exterior. Al perderse en tránsito miles de los dibujos originales, se encontraron a sí mismos tratando de transferir las imágenes del filme a datos de computadora para poder recrearlos. Para ayudar a acelerar el proceso, el cual llevó alrededor de un año, escribieron un programa que realizaba un proceso de "búsqueda" de todas las impresoras láser de Pixar.

Computación grid produce resultados

Al encontrar finalmente una manera de realizar los cálculos necesarios en mucho menos tiempo que antes, Phillips y sus colegas están preparando un artículo para publicar. Es interesante notar que lo que encontraron es que el modelo que querían refutar no estaba enteramente incorrecto. El modelo teórico predice los resultados empíricos para un conjunto restringido de circunstancias. Sin embargo, para un tanto completo de otras condiciones el modelo falló en predecir con precisión los datos empíricos.

El uso de gridMathematica le ha permitido a Phillips llevar su investigación sobre la visión al próximo nivel. En vez de rechazar o aceptar una teoría como un todo debido a restricciones computacionales, ahora puede descubrir las partes de la teoría que pueden usarse y bajo qué condiciones.

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