Buscando los tesoros que esconden los datos de la Física de Altas Energías

“Aquí, cuando se generan datos, es...”, Manuel Parra Royón abre los brazos. “En el CERN, cada segundo se generan varios petabytes de información. Un 10 con 15 ceros detrás. Imagínalo. Depende del experimento, del número de sensores que se usen, del ancho de banda..., pero, en general, se anda sobre el petabyte. Y no se puede analizar todo, es prácticamente imposible, no hay computadora capaz de procesar eso en tiempo real. Lo que se hace entonces es seleccionar un subconjunto de esos datos iniciales, y obtener el grupo mas prometedor para lo que se busca”.

“Pero claro, probablemente te estás dejando el 99% de los datos”, añade. “Y precisamente estoy trabajando en mejorar eso, de forma que, utilizando Inteligencia Artificial y Machine Learning, se consigan, al menos, un 3% ó 4% mas de datos analizados. Que ese procesamiento sea mas eficaz y eficiente”.

Manuel es de Benamejí, un pueblo de Córdoba, y estudió Ingeniería Superior en Informática en Granada. Ha trabajado en varios sectores y proyectos, pero en 2012 hizo un máster en Ciencia de Datos y Sistemas Inteligentes. “En ese momento estaba todo por hacer en este campo”, recuerda. “Creo que ni los profesores tenían mucha idea del impacto que tendría en el futuro”. 

Pasión

Fue duro: trabajo, clases... “Pero no me arrepiento, ahí empezó mi pasión por los datos y la Inteligencia Artificial”. Ese camino lo ha llevado a trabajar en el CERN (Consejo Europeo para la Investigación Nuclear), en Ginebra, Suiza. “Se dedica a la Física de Altas Energías, y es el centro de investigación nuclear mas importante del mundo”, afirma. “No hay otro igual. No a este nivel, ni con tantos investigadores y recursos...”.

En su trabajo, Manuel está creando un ‘Broker de Machine Learning’, explica. “Por ejemplo, tú le dices: quiero que ejecutes o me predigas un análisis de datos de gigabytes; y que cueste menos de 200 euros, y que se procese en menos de cinco días. Y el broker se encargará de encontrar los recursos de cómputo para hacerlo. Es un ‘Rastreator’ de Machine Learning, en este caso aplicado al CERN”.

Ahora está centrado en terminar la tesis doctoral “en un par de meses”, y luego su idea es trabajar desde Macael, de donde es su esposa, y donde viven. “En este trabajo nos dan mucha flexibilidad, y quiero hacer esto viable para la Física de partículas, no solo la de Altas Energías. Te hablo de la Astrofísica, la materia oscura... Que es, digamos, la Física que queda por descubrir para entender el Universo”.