SERVICIOS INNOVADORES DE ANALISIS DE DATOS PARA EL EXPERIMENTO CMS
ESTE PROYECTO ENCARA LA NECESIDAD DE DISEÑAR Y DESPLEGAR UNA INFRAESTRUCTURA COMPUTACIONAL INNOVADORA PARA EL ANALISIS DE DATOS DE FISICA EN EL EXPERIMENTO SOLENOIDE COMPACTO DE MUONES (CMS) DEL GRAN COLISIONADOR DE HADRONES (LHC)...
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IFMIF- DONES
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TRL
4-5
| 42M€
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2020-01-01
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Información proyecto PID2020-113807RA-I00
Líder del proyecto
IFMIF- DONES
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
TRL
4-5
| 42M€
Presupuesto del proyecto
589K€
Descripción del proyecto
ESTE PROYECTO ENCARA LA NECESIDAD DE DISEÑAR Y DESPLEGAR UNA INFRAESTRUCTURA COMPUTACIONAL INNOVADORA PARA EL ANALISIS DE DATOS DE FISICA EN EL EXPERIMENTO SOLENOIDE COMPACTO DE MUONES (CMS) DEL GRAN COLISIONADOR DE HADRONES (LHC) EN EL CERN. LA INGENTE CANTIDAD DE DATOS EXPERIMENTALES QUE CMS GENERARA EN LOS PROXIMOS AÑOS EXIGE UN CAMBIO DE PARADIGMA EN EL MODO EN QUE ESTOS SON ACCEDIDOS Y ANALIZADOS. PARA PODER HACER FRENTE AL INCREMENTO DE ESCALA, LOS FISICOS DE CMS NECESITARAN INFRAESTRUCTURAS DE ANALISIS (ANALYSIS FACILITIES, AF) CON SERVICIOS Y RECURSOS COMPUTACIONALES DE ALTAS PRESTACIONES ESPECIALMENTE DISEÑADAS PARA EJECUTAR TAREAS DE ANALISIS DE DATOS.LA AF SE ESTABLECE SOBRE UN CONJUNTO DE ELEMENTOS QUE SE APOYAN ENTRE SI, TALES COMO PERSONAL ESPECIALIZADO, HARDWARE, SOFTWARE Y SERVICIOS DEDICADOS. EL EQUIPO DE EXPERTOS EN COMPUTACION SERA LA PIEZA CLAVE NECESARIA PARA DESPLEGAR Y OPERAR LOS SERVICIOS REQUERIDOS, SOBRE LA INFRAESTRUCTURA DE HARDWARE (ALMACENAMIENTO EN DISCO, COMPUTACION EN CPU Y GPU, E INTERCONECTIVIDAD), QUE PERMITA ACCEDER, ALMACENAR Y TRANSFORMAR GRANDES VOLUMENES DE DATOS DE FORMA EFICIENTE. DE MODO SIMILAR, EL SOPORTE DE LOS EXPERTOS SERA ESENCIAL PARA UNA EXITOSA EXPLOTACION DE LOS RECURSOS PROPORCIONADOS. CON EL FIN DE HACER USO DE LAS NUEVAS TECNICAS CONCURRENTES Y DECLARATIVAS, Y LOS NUEVOS FORMATOS DE DATOS, INCREMENTANDO SU RENDIMIENTO, SERAN NECESARIAS IMPORTANTES TRANSFORMACIONES EN LOS CODIGOS Y MODELOS DE PROGRAMACION DE LOS FISICOS. PROPONEMOS PARTICIPAR EN ESTE ESFUERZO PIONERO DESPLEGANDO Y OPERANDO UNA AF LOCAL EN EL CENTRO DE INVESTIGACIONES ENERGETICAS, MEDIOAMBIENTALES Y TECNOLOGICAS (CIEMAT). ESTA INFRAESTRUCTURA PROPORCIONARA UNA VENTAJA COMPETITIVA A NUESTRA COMUNIDAD DE FISICOS DE CMS, ASEGURANDO EL ACCESO A SERVICIOS AVANZADOS, CAPACES DE EJECUTAR ANALISIS DE DATOS MASIVOS DE MODO ITERATIVO E INTERACTIVO DE UNA FORMA SENCILLA Y ESCALABLE.DEBIDO AL INCREMENTO DEL TAMAÑO Y COMPLEJIDAD DE LOS DATOS, Y LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS COMPUTACIONALES CADA VEZ MAS PODEROSOS, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE ESTA CONVIRTIENDO EN UNA HERRAMIENTA ESENCIAL EN EL ANALISIS DE DATOS EN FISICA DE PARTICULAS. EN ESTE PROYECTO SE PRETENDE INCORPORAR EN LA AF LOCAL LA INFRAESTRUCTURA COMPUTACIONAL NECESARIA PARA HACER POSIBLE EL USO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) APLICADOS AL ANALISIS DE DATOS. SE REFORZARA LA COLABORACION CON LA COMUNIDAD LOCAL DE FISICOS PARA LLEVAR A CABO LA INTEGRACION DE ESTAS TECNOLOGIAS EN LOS FLUJOS DE ANALISIS, ASI COMO INVESTIGAR EN NUEVAS CAPACIDADES DE ML Y EL DESARROLLO DE NUEVOS ALGORITMOS.EL EMPLEO DE TECNOLOGIAS E INTERFACES FLEXIBLES Y DE AMPLIO USO NOS PERMITIRA EXTENDER LOS BENEFICIOS DE ESTA INFRAESTRUCTURA INNOVADORA A OTROS GRUPOS DE INVESTIGACION DEL CIEMAT RELACIONADOS CON EL PROCESADO DE GRANDES CANTIDADES DATOS, TALES COMO POR EJEMPLO LA ASTRONOMIA Y ASTROFISICA DE PARTICULAS. ESTO CONLLEVA PROPORCIONAR SOPORTE A ESTOS EQUIPOS CIENTIFICOS PARA FACILITAR SU ADAPTACION A LA NUEVA INFRAESTRUCTURA Y VERIFICAR QUE SE SATISFACEN SUS NECESIDADES DE PROCESADO DE DATOS. ERN\MACHINE LEARNING\ANALISIS DE DATOS\COMPUTACION CIENTIFICA\WLCG\CMS\LHC