DE LOS DATOS AL CONOCIMIENTO
¿Cómo se plantea la complejidad?

ComplejidadEn la investigación, las preguntas relacionadas al "cómo" y al "por qué" están aumentando en complejidad. La diferencia entre la descripción teórica de la naturaleza y las actuales preguntas experimentales sigue ampliándose. A través del modelado y la simulación, las computadoras están ayudando a cerrar esta brecha.
Los modelos sirven de base al reflejar aspectos de la realidad. Ellos son el fundamento de simulaciones con las que los científicos imitan cambios específicos en los parámetros individuales. Las imágenes visuales juegan un papel importante en ambos casos, haciendo que los resultados sean mucho más comprensibles.
Hoy en día los científicos pueden, por ejemplo, describir el comportamiento de los átomos y las moléculas en la computadora y calcular no sólo las reacciones químicas básicas sino también, por ajuste de la escala, las propiedades macroscópicas de los sólidos mediante la integración de la mecánica cuántica en los modelos de computadora. El conocimiento de los procesos biológicos también ha crecido enormemente en los últimos años. Las ciencias de la vida tienen a su disposición un número cada vez mayor de parámetros a incluir en sus modelos, que conducen a resultados cada vez más detallados. En el futuro, el comportamiento de la totalidad de las cadenas de señales celulares y los bioprocesos complejos podrán ser examinados. Esto requerirá el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Los investigadores se esfuerzan por comprender las redes y los fenómenos emergentes, que son originados por la interacción de muchos fenómenos individuales. La minería de datos y la biología computacional continuarán aumentando en importancia. Actualmente, los analistas genéticos y los biólogos de sistemas trabajan junto con estadísticos y científicos de la computación, y con astrofísicos para analizar los datos astronómicos y físicos para llevar a cabo experimentos de aceleración.

Almacenamiento para la inundación de datos

Como en ningún otro ámbito, en la actualidad la investigación se enfrenta con el desafío del rápido aumento de la cantidad de datos. En las ciencias de la vida, la detección automática de las matrices de expresiones génicas ya produce anualmente datos en la gama de petabytes (1015 bytes). El mayor acelerador en el mundo, el Gran Colisionador de Hadrones, suministrará 1018 bytes por año, es decir un trillón de bytes o un exabyte de datos. Miles de millones de interacciones de partículas elementales serán registradas por segundo. Si todos los datos de medición fueran grabados en un CD-ROM en un año, se necesitarían más de 15 millones de discos. En comparación, la biblioteca más grande del mundo, la Biblioteca del Congreso Estadounidense, cuenta actualmente con textos en el rango de 20 terabytes (1012 bytes).

Naturaleza modelada - El triunfo del más lento

El mas lentoSegún Darwin, "los más aptos sobreviven". Sin embargo, los matemáticos de Max Planck han descubierto que, en la evolución, ciertos organismos que se adaptan lentamente a las condiciones de vida también salen adelante. Cuando se trata de simbiontes, el bienestar del individuo depende del bienestar de los demás. Los economistas también podrían aprender algo aquí, el “efecto del Rey Rojo" también se aplica cuando dos socios de un negocio dependen uno del otro.

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Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences, Leipzing     

Análisis Digital de la vida - Computadoras que identifican enfermedades
 
Las computadoras se han convertido en parte integral de la biología y la medicina, por ejemplo, en los procesos metabólicos muy complejos y en la realización de análisis genéticos. Para que las computadoras reconozcan los patrones de actividad genética, primero deben aprender las estructuras.

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Max Planck Institute for Molecular Genetics, Berlin

Fenómenos complejos de simulación - Una galaxia en la computadora

Una galaxia en la computadoraLa creación de la estructura tridimensional de una galaxia remota es un asunto complicado. Esto sucede porque desde la tierra sólo podemos ver una galaxia desde un ángulo. Sin embargo, en el caso de algunas galaxias, las computadoras pueden aproximar sus formas tridimensionales basadas en fotografías bidimensionales.

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Max Planck Institute for Computer Science, Saarbrücken

 

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