Cómo los científicos y los superodenadores podrían potabilizar el agua marina
Desalar el agua de mar es un reto enorme. Es posible que los investigadores tengan la solución, pero requerirá una enorme capacidad de procesamiento.
Aleksandr Noy tiene grandes planes para una herramienta diminuta. Noy es investigador sénior del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (EE. UU.) y ha dedicado una parte importante de su carrera a perfeccionar la alquimia conocida como desalinización, es decir, eliminar la sal del agua de mar. Para ello, utiliza un nanotubo de carbono. En el 2006, Noy se atrevió a poner en práctica una teoría innovadora: utilizar nanotubos (cilindros tan pequeños que solo son visibles con un microscopio de electrones) como filtros en la desalinización. Esta técnica dependía del ancho de los tubos. La abertura debía ser lo suficientemente grande como para permitir el flujo de las moléculas de agua, pero lo suficientemente pequeña como para bloquear las partículas de sal más grandes que hacen que el agua de mar no sea potable. Si se juntaran los suficientes nanotubos de carbono, contaríamos con la herramienta más eficiente del mundo para fabricar agua potable.
¿Cómo de pequeños son los nanotubos de carbono?
Ancho del hilo de una tela de araña
4000 nanómetros
50 nanotubos de carbono
0,8 nanómetros cada uno
La mayoría de sus compañeros de laboratorio ignoraron su idea porque la consideraban de ciencia ficción. "Les resultaba difícil imaginar el agua pasando por unos tubos tan pequeños", explica Noy. Pero si se demostrara la teoría de los nanotubos, las ventajas serían incalculables. En la actualidad, muchas regiones del planeta sufren escasez de agua potable. Nada menos que 1200 millones de personas en el mundo (aproximadamente una sexta parte de la población mundial) viven en zonas donde hay falta de agua. Aunque la desalinización puede ayudar, la infraestructura que se utiliza actualmente requiere una enorme cantidad de energía (y, por lo tanto, inversión) para calentar el agua de mar o para filtrarla por complejos sistemas. Si los filtros de nanotubos funcionaran, podrían reducir en gran medida el problema del agua en el mundo.
Aleksandr Noy
Investigador sénior, Laboratorio Nacional Lawrence Livermore
El equipo de Noy llevó a cabo un sencillo experimento de filtrado durante toda una noche. Por la mañana, dos ayudantes percibieron que había un charco en el suelo del laboratorio. El agua había pasado tan rápido por los nanotubos que el pequeño depósito que se había colocado para recoger el líquido se había desbordado. Posteriormente, los investigadores confirmaron que el agua fluye por los nanotubos de carbono seis veces más rápido que por los filtros que se utilizan actualmente en las plantas de desalinización.
Puede que el charco fuera pequeño, pero suponía uno de los mayores descubrimientos de la carrera de Noy. "El experimento fue emocionante, porque nadie sabía qué esperar", recuerda. Ahora todo el mundo conoce los resultados, pero sigue existiendo un enorme desafío que podría superarse con la suficiente capacidad de procesamiento.
Por suerte, los científicos están a punto de hacer realidad un avance conocido como computación a exaescala (que, en el caso de Google, probablemente proceda de una multitud de máquinas conectadas en la nube). La computación a exaescala eclipsará los superordenadores más potentes de la actualidad. Este tipo de capacidad de procesamiento extrema será una gran ventaja para los investigadores que están tratando de averiguar la manera de usar nanotubos como filtros de agua a gran escala. Estos tubos y los miles de millones de moléculas que fluyen por ellos son demasiado pequeños como para estudiarlos en detalle, y probar físicamente diferentes variaciones resulta difícil y requiere mucho tiempo. Los modelos de computación a exaescala permitirán estudiar estos diminutos tubos en mayor profundidad y agilizar drásticamente la investigación de la desalinización con nanotubos. De hecho, la tecnología ayudará a abordar algunos de los problemas medioambientales actuales más complicados.
Las posibilidades que promete ofrecer la exaescala
Al aumentar enormemente la velocidad, podría ayudar a superar obstáculos que antes se consideraban imposibles de salvar y propiciar grandes avances.
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Descubrimiento de fármacos
Imagina poder estudiar billones de combinaciones de fármacos posibles para encontrar un tratamiento perfectamente adaptado a cada persona.
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Previsión meteorológica
Los meteorólogos podrían realizar innumerables cálculos para avisar hasta con cuatro semanas de antelación a las personas que se encontraran en zonas amenazadas por condiciones meteorológicas adversas.
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Traducción de idiomas
La traducción de idiomas en tiempo real podría convertirse en una función habitual de los smartphones.
Para los que no conozcan la jerga de Silicon Valley, exaescala hace referencia a la potencia que ofrecen los superordenadores de nueva generación. Una máquina exaescala podrá realizar un trillón de cálculos por segundo. Esto significa que será casi 11 veces más potente que el ordenador Sunway TaihuLight, creado en China, el más rápido en la actualidad. Se puede decir que la exaescala equivale a la potencia de procesamiento de unos 50 millones de portátiles juntos.
Actualmente, se está disputando una carrera internacional por construir la primera máquina exaescala, que ofrecerá a los científicos nuevas formas de estudiar todo tipo de cuestiones, desde la física teórica hasta las previsiones meteorológicas a largo plazo. Sin embargo, es probable que investigaciones como la de Noy por comprender los nanotubos sean algunos de los primeros proyectos en dar cuenta de las ventajas de contar con una mayor capacidad de procesamiento.
George Dahl
Investigador, equipo de Google Brain
"Disponer de mayor capacidad de procesamiento proporcionará enormes ventajas a la ciencia de materiales, el descubrimiento de medicamentos y la química", asegura George Dahl, investigador del equipo de Google Brain. Dahl explica que todas estas áreas de investigación requieren la creación de modelos informáticos de moléculas, una actividad que demanda mucha capacidad de procesamiento. "Los cálculos relativos a cada molécula o material que queremos analizar son muy lentos", comenta Dahl.
"Sin embargo, hay más ventajas. Si se aplica el aprendizaje automático (que también se beneficia de los avances en capacidad de procesamiento) a la simulación molecular, la capacidad se duplica. Podemos utilizar el aprendizaje automático junto con la ciencia de materiales para encontrar materiales totalmente nuevos", añade.
Este es exactamente el tipo de avances que daría lugar a un filtro de agua salada más barato y de mejor calidad. Pero no es la única forma en que la computación a exaescala puede ayudar a superar las dificultades del planeta relacionadas con el agua.
Como la computación a exaescala también ofrecerá resultados excepcionales a la hora de procesar volúmenes de datos considerables, podría ayudar en proyectos como en el que participan los ingenieros de Google Noel Gorelick, cofundador de la plataforma Earth Engine, y Tyler Erickson, Developers Advocate sénior de Google, que se centra en realizar análisis sobre el agua para la plataforma, basada en la nube y que analiza datos medioambientales a escala mundial. Mediante una iniciativa muy ambiciosa, emprendida recientemente por Gorelick y el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, se ha planteado un sistema para crear mapas de alta resolución del agua superficial de todo el planeta. Utilizaron los datos de Earth Engine para estudiar imágenes de satélite tomadas durante 30 años, crear mapas de la evolución de las masas de agua de la Tierra a lo largo de las décadas y medir esta evolución. Esta tarea les permitió descubrir lagos desaparecidos y ríos secos, así como la formación de nuevas masas de agua. Habrían tardado tres años solo en descargar los datos necesarios si hubieran llevado a cabo todo el proceso partiendo desde cero. Erickson explica que, aunque es un archivo bastante grande, la exaescala permitirá al equipo recoger aún más información a una velocidad infinitamente superior para producir mapas todavía más precisos.
"Hay otras fuentes de datos que podríamos consultar si tuviéramos más capacidad de procesamiento", comenta Erickson. Señala que las máquinas exaescala ofrecen la posibilidad de utilizar el recurso más infravalorado del mundo: la ciencia ciudadana. "Imagina que cualquier persona con un dron que grabe vídeos a alta definición pudiera participar en el proyecto de creación de mapas de las masas de agua. Podríamos disponer de una cantidad de datos increíble", asegura. Los estudiantes de secundaria que piloten drones DJI Phantom sobre ríos y estuarios podrían subir vídeos a Google Cloud. Y, gracias a la computación a exaescala, el contenido se podría archivar en esta plataforma y la información geográfica podría contrastarse con el mapa base de la Tierra de Google, analizarse y sintetizarse en cartografía digital. Esta democratización de la ciencia podría ayudar en la planificación agrícola, así como a preparar ciertas regiones ante posibles desastres o incluso a supervisar los cambios ecológicos. Para estimular la creación de proyectos similares en otras organizaciones, Google anunció en el 2014 que iba a donar un petabyte de almacenamiento en la nube para los datos climáticos, así como 50 millones de horas de procesamiento mediante la plataforma Google Earth Engine.
Por su parte, Dahl no duda en añadir que disponer de más capacidad de procesamiento no resolverá todos los obstáculos informáticos. Según explica, puede que las mayores ventajas procedan de los usos que todavía están por descubrir. Hace una analogía con la invención del microscopio, un dispositivo que generó nuevos descubrimientos que salvan vidas. "Puede haber cosas que nunca nos hayamos planteado y que, de repente, se conviertan en algo útil. Que nos permitan crear un aparato como el microscopio, una herramienta totalmente nueva que dé lugar a descubrimientos totalmente nuevos", explica.
Solo el 3 % del agua de la Tierra es dulce y potable
Y solo podemos acceder a una mínima parte de ella.
El procesamiento de alto rendimiento se mide en FLOPS. Esta métrica se puede aplicar a cualquier máquina, desde un portátil hasta el superordenador más rápido del mundo. Cuanto mayor es el número de FLOPS, mayor es la velocidad. Cuanto más rápida es una máquina, mayor es la resolución, es decir, su capacidad para realizar tareas de forma más detallada. Cuanta más alta sea la resolución, más precisas serán las imágenes de simulación informática y las predicciones. Esta capacidad es especialmente importante para organizaciones como la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), que utiliza ordenadores para predecir patrones meteorológicos, cambios climáticos y alteraciones en los océanos y junto a las costas.
Los sistemas exaflop pueden realizar 1018 cálculos por segundo (es decir, un trillón).
La NOAA tiene previsto utilizar sistemas exaescala en la década de los 2020. "Nos permitirá proporcionar alertas meteorológicas importantes de forma más precisa, a una escala más definida y con mayor antelación para poder proteger mejor tanto a las personas como a los edificios", explica Brian D. Gross, director adjunto de Procesamiento de Alto Rendimiento y Comunicaciones de la agencia. Los científicos podrían ayudar a mejorar la preparación ante fenómenos climáticos extremos (como huracanes devastadores) para permitir que regiones enteras puedan reducir los daños y el número de víctimas.
Para que entendamos mejor la escala de esta capacidad de procesamiento, Gross explica que en la década de los 2000, el departamento utilizaba sistemas de teraflops (un billón de cálculos por segundo) que podían realizar un seguimiento exhaustivo de grandes fenómenos meteorológicos, del tamaño aproximado de un estado de EE. UU. En la actualidad, los sistemas utilizan petaflops (mil billones de cálculos por segundo) y pueden realizar un seguimiento exhaustivo de fenómenos meteorológicos del tamaño de un condado. La computación a exaescala permitirá a la NOAA realizar estudios con mucho más detalle, por ejemplo, para trazar mapas precisos de tormentas de un tamaño tan pequeño como el de una ciudad. Esta resolución ofrece más información, lo que revela muchos más datos sobre el comportamiento y la evolución de tormentas de todos los tamaños. "Los modelos de mayor resolución representan de forma más precisa sistemas meteorológicos de mayor escala (como los huracanes), lo que permite mejorar la predicción de las precipitaciones y el seguimiento de las tormentas", explica Gross. En otras palabras, dentro de unos años, los meteorólogos no tendrán excusas si se equivocan en el parte meteorológico para los próximos cinco días. Además, sabremos con más exactitud dónde y cuándo se producirá la siguiente supertormenta.
La computación a exaescala puede ayudar a evitar la escasez de agua potable
Los superordenadores más rápidos ayudarán a los investigadores que estudian los filtros de desalinización y descontaminación a incrementar la cantidad de agua potable disponible en el mundo.
El acceso al agua potable es un problema que afecta a todo el planeta. Estamos sufriendo un gigantesco proceso de deshidratación, desde el agotamiento de los acuíferos subterráneos de Arabia Saudí hasta la tierra reseca de Brasil o la sequía que afecta a las Grandes Llanuras, el granero de América, que deja visibles grietas en la superficie. Un informe de la inteligencia americana del 2012 concluyó que la escasez de agua potable afectará incluso a la seguridad nacional. Se espera que para 2030 la demanda de agua potable sea un 40 % superior al suministro mundial.
Ramya Tunuguntla
Investigadora posdoctoral, Laboratorio Nacional Lawrence Livermore
La subida de las temperaturas, la disminución de las precipitaciones, el aumento de la población, la contaminación y la pobreza son los obstáculos a los que se enfrenta la demanda y, a simple vista, pueden parecer insalvables. No obstante, Aleksandr Noy sigue convencido de que una máquina exaescala le ayudará a crear una membrana de nanotubos que filtre el agua y salve vidas. "Tanta capacidad de procesamiento nos puede ayudar a ejecutar una simulación rápida antes de llevar a cabo el proyecto en el laboratorio. Resulta muy útil, porque nos permitirá centrar nuestra energía en los experimentos que son factibles", asegura. Además, sigue habiendo muchas incógnitas por resolver: todavía no se han determinado las mediciones precisas requeridas para transportar el agua a través de los nanotubos y se desconoce cuál es el mejor material para la membrana en el que insertar un conjunto de nanotubos o cómo se deberían organizar estos instrumentos. "En muchos de los estudios de modelos de nanotubos en los que utilizamos simulaciones, sigue habiendo discrepancias en las cifras. Tenemos que resolverlo", explica Ramya Tununguntla, investigadora posdoctoral que trabaja con Noy. Al igual que él, cree que un supeordenador más potente les ayudaría a llevar su investigación al siguiente nivel: "Con la exaescala, podríamos ejecutar simulaciones más largas para recopilar un mayor número de datos", añade.
En el 2023, se instalará un nuevo ordenador en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore. Con una potencia de cálculo de cuatro a seis veces superior a la del sistema actual, es probable que esta máquina, conocida como Sierra, sea el último paso antes de que la exaescala nos permita disfrutar de todas esas maravillosas imágenes en alta definición que genera un trillón de FLOPS. De hecho, es posible que la exaescala ya se utilice en otros lugares para esa fecha. Uno de los principales investigadores de Livermore comenta que, mientras las primeras máquinas exaescala empezarán a aparecer en EE. UU. en torno al 2020, China (el inalcanzable favorito en esta carrera) asegura que presentará un prototipo al que algunos han denominado el "supersuperordenador" a finales de este año o a principios del que viene.
Costas Bekas, un experto en exaescala del laboratorio IBM Research de Zúrich y dos veces ganador del premio Gordon Bell Prize, puntualiza que la exaescala no es el final, ya que la capacidad de procesamiento seguirá creciendo. Vaticina que un día los modelos informáticos nos permitirán examinar el universo no solo a nivel molecular, sino a nivel atómico.
"Con la exaescala, finalmente podremos realizar (en una cantidad de tiempo aceptable y con un gasto de energía razonable) tareas que son muy complejas, como el funcionamiento de los nanotubos de carbono. Los exaflops no salvarán el mundo porque hay demasiados problemas, pero, sin duda, harán de la Tierra un lugar mucho mejor en el que vivir", asegura Bekas.
De vuelta en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, Aleksandr Noy y Ramya Tunuguntla cargan otra membrana de nanotubos en una célula de prueba, giran un interruptor y recogen más datos. Es posible que, dentro de poco, estos investigadores junto con la computación a exaescala cambien las vidas de miles de millones de personas.
RENE CHUN es un escritor que vive en Nueva York. Su trabajo ha aparecido en publicaciones como The New York Times_, The Atlantic, Wired _o Esquire.
Animaciones de Justin Poulsen
Ilustraciones de Matthew Hollister
