El potencial del Big Data en la nube.

La computación en la nube y el Big Data son los dos ejes cruciales de la innovación en las TIC. Juntos tienen el potencial de convertirse en potenciadores clave de la transformación social y el desarrollo económico durante los próximos años.

Dos iniciativas TIC están copando los titulares sobre tecnología en los últimos tiempos, con la promesa de revolucionar la informática, la práctica empresarial, la educación y la mayoría de las áreas del conocimiento en las que uno pueda pensar. Por un lado, los datos masivos o datos a gran escala (Big Data) son un paradigma emergente para la gestión de cantidades ingentes de información más allá de las capacidades de la tecnología que soporta las bases de datos tradicionales. Por otro lado, la computación en la nube (Cloud Computing) surge como paradigma en los sistemas de computación distribuida, cuya meta es ofrecer el software como un servicio a través de Internet. La computación en la nube ofrece un modelo de entrega ágil y una infraestructura altamente escalable para soportar las demandas de almacenamiento y cómputo de las tecnologías de grandes datos. Ambas tecnologías convergen por tanto para ofrecer un inmenso surtido de datos que explorar y de los que obtener análisis significativos, así como una creciente gama de servicios y recursos con aplicaciones en cualquier campo que se vea afectado por la innovación y el desarrollo de las TIC.

Tanto el cloud computing como Big Data maduran rápidamente y su uso se está generalizando, pero se necesita un esfuerzo decidido para crear un entorno holístico en el que ambos puedan prosperar y desarrollar todo su potencial. El ambicioso objetivo científico del proyecto Cloud4BigData - puesto en marcha recientemente por el instituto de investigación con sede en Madrid IMDEA Networks, la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad Rey Juan Carlos - es facilitar la convergencia de las tecnologías Big Data con su infraestructura cloud subyacente, para lograr altos niveles de eficiencia, flexibilidad, escalabilidad, alta disponibilidad, calidad de servicio (QoS), facilidad de uso, seguridad y privacidad.

Cloud4BigData abordará sin ambages los actuales inconvenientes y deficiencias del Big Data y del Cloud Computing, sacando partido también de sus fortalezas. Desde la gestión segura al procesamiento eficiente de los datos, el proyecto tiene como objetivo combinar e integrar tecnologías diferenciadas y especializadas en una sola plataforma unificada. El proyecto también demostrará su competencia en áreas de aplicación emergente con requisitos muy exigentes que demandan tecnologías cloud y Big Data, tales como las tecnologías máquina a máquina (machine-to-machine), el Internet de las cosas (IoT - Internet of Things), las tecnologías inteligentes o "smart" (como la red eléctrica inteligente - Smart Grid, las ciudades inteligentes - Smart cities, el transporte inteligente - Smart transport, etc.), así como en áreas tradicionales de aplicación, tales como la banca, la telefonía, la comunicación multimedia, las simulaciones distribuidas, etc., que demandan funcionalidades más allá de las capacidades actuales de las tecnologías Big Data.

Cloud4BigData está financiado por la Consejería de Educación, Juventud y Deporte (Comunidad de Madrid), a través del Programa de Actividades de I+D entre grupos de investigación en Tecnologías 2013, cofinanciado con Fondos Estructurales de la Unión Europea. Comenzó el pasado octubre del 2014 y concluirá en septiembre de 2018.

Fuente: Revista Dyna

Materiales compuestos diseñados en un superordenador o laboratorio virtual.

Científicos del University College London (UCL) han mostrado el estado del arte de un ordenador que puede realizar simulaciones y utilizarse para diseñar nuevos materiales compuestos.

Los materiales nano-compuestos, que son ampliamente utilizados en la industria son materiales revolucionarios en los que las partículas microscópicas se dispersan a través de los plásticos. Pero su desarrollo hasta ahora ha sido realizado mayormente mediante pruebas de ensayo-error.

El 'laboratorio virtual' desarrollado utilizando simulaciones con superordenadores mejora enormemente la comprensión que tienen los científicos de cómo estos composites se construyen a nivel molecular. El sistema permite predecir las propiedades de un material basándose simplemente en su estructura y la forma de fabricarlo. El equipo de investigación dice que este proyecto puede ser el Santo Grial de la ciencia de los materiales.

Láminas de partículas de arcilla con polímero.

El equipo dirigido por el profesor Peter Coveney, analizó un tipo específico de material compuesto, que mezcla las partículas de la arcilla montmorillonita con un polímero sintético. Es imposible estudiar esto con microscopios, ya que los procesos son más pequeños que la longitud de onda de la luz y por lo tanto no pueden ser observados directamente. Por otra parte, la estructura de las partículas de arcilla hace difícil su estudio a través de métodos menos directos. Las partículas de arcilla se asemejan a barajas de cartas apiladas y esto significa que gran parte de la interacción entre el polímero y el barro no es visible.

"Nuestro estudio desarrollado mediante simulaciones, describe precisamente cómo interactúan las partículas de capas y las cadenas del polímero," dice el co-autor Dr. Derek Groen. "Ciertos procesos necesitan una simulación altamente detallada que describa todo en un nivel cuántico, pero la simulación a este nivel es inviable por el enorme tiempo de procesado que necesitaría un ordenador.

El equipo demostró que ciertas interacciones, como cuando el borde de una hoja de arcilla entra en contacto con una cadena de polímero, requieren una simulación cuántica, otras requieren sólo una simulación de nivel atómico (donde cada átomo en una molécula se representa como una bola de un resorte) y otras pueden tener un nivel aún más bajo de detalle, juntando átomos para dar la forma aproximada y las propiedades de una molécula. Estas múltiples maneras de representar el mismo sistema constituyen un enfoque multiescala para modelado de materiales, donde cada nivel de detalle puede ser adoptado para diferentes partes de la simulación.

Nano-composites muy utilizados en la industria automovilística.

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Una cámara visualiza en tiempo real y en 3D las líneas de campo magnético

Científicos del Instituto Fraunhofer han desarrollado una cámara de alta resolución para medir los campos magnéticos en tiempo real.

Las líneas de campo en sistemas magnéticos tales como generadores o motores pueden hacerse visibles usando esta cámara. Será especialmente interesante su uso en aplicaciones industriales, por ejemplo en aseguramiento de calidad durante la fabricación de imanes.

Actualmente existen multitud de sensores de campo magnético que no percibimos. Estos sensores hacen que las lavadoras giren de forma concéntrica, o que los faros de los coches ajusten automáticamente su ángulo de inclinación si un coche está cargado, o nos advierten si el cinturón de seguridad no está correctamente anclado.

Por todo ello es importante que los imanes funcionen correctamente. Investigadores del Instituto Fraunhofer en Alemania, han desarrollado una cámara que puede medir los campos magnéticos en tiempo real y de esta forma detectar inmediatamente imanes defectuosos. Este proceso se ha probado con éxito por primera vez, en un proceso industrial permitiendo comprobar los imanes directamente en una cinta transportadora.

La cámara visualiza valores de campo magnético en tiempo real

"Imaginemos el dispositivo no como una cámara, sino más bien como una placa plana con una fila de sensores de campo magnético," explica Klaus-Dieter Taschka. El corazón del dispositivo es un sensor de efecto Hall 3D llamado HallinOne ® desarrollado en su Instituto: "este dispositivo permite a un chip sensor detectar cualquier campo magnético presente en los tres ejes. Estos tipos de sensores pueden resolver una gama de problemas de medición, tales como sensores de ángulo de rotación, separación y sensores posicionales y sensores de revoluciones por ejemplo".

Usando esta cámara magnética, es posible medir la fuerza y la dirección del campo magnético en 32 posiciones separadas 2,5mm. Las líneas del campo llegan a ser visibles a lo largo de la línea a una distancia de ocho centímetros. El sensor 3D mide no más de 0,1 x 0,1 mm2 en tamaño.

El proceso de medición se lleva a cabo en sólo una milésima de segundo, así que la cámara proporciona 1000 imágenes por segundo. Esta velocidad permite que la cámara magnética se pueda ubicar en las instalaciones de producción y prueba de imanes en una cinta transportadora.

Fuente: Revista DYNA, Ingeniería e Industria.
Noticia en su contexto: http://www.revistadyna.com/noticias-de-ingenieria/una-camara-visualiza-en-tiempo-real-y-en-3d-lineas-de-campo-magnetico