III. Otras disposiciones. MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACIÓN. Comunidad Autónoma de Cataluña. Convenio. (BOE-A-2023-1170)
Resolución de 9 de enero de 2023, de la Presidencia de la Agencia Estatal Consejo Superior de Investigaciones Científicas, M.P., por la que se publica el Convenio con el Institut de Física d'Altes Energies, el Institut d'Estudis Espacials de Catalunya, la Universitat de Barcelona y la Universitat Politècnica de Catalunya, para la colaboración en la realización del subproyecto de I+D+i "Tecnologías avanzadas para la exploración del universo", en el marco de los Planes Complementarios en el área de Astrofísica y Física de Altas Energías, que forman parte del Componente 17 del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, cofinanciado con fondos del presupuesto del Departament de Recerca i Universitats de la Generalitat de Cataluña.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 14
Martes 17 de enero de 2023
Sec. III. Pág. 6290
de big data e inteligencia artificial, y en una red de infraestructuras de computación
enfocada a las necesidades de este programa:
Andalucía.
Andalucía participará en la preparación del análisis de los datos masivos del
cartografiado J-PAS en colaboración con Aragón. También se completará el desarrollo de
un prototipo de SKA Regional Center (SRC), una plataforma hardware, software y de
servicios integrada en una red internacional. Este SRC apoyará el procesamiento y
análisis de datos interferométricos y la reproducibilidad de los resultados científicos
(principios FAIR). La implementación del SRC permitirá la capacitación de personal en
áreas de impacto social como big data, data science o green computing, y constituirá un
vehículo de colaboración y atracción de talento.
Aragón.
El cartografiado de galaxias J-PAS en el CEFCA producirá una gran cantidad de
datos. Aragón jugará un papel determinante en las iniciativas relacionadas con la
explotación de grandes volúmenes de datos producidos por grandes cartografiados
astronómicos con fuerte implicación española, como J-PAS. Para dar apoyo a esta línea,
se procederá a la renovación parcial del equipo de la Unidad de Procesado y Archivo de
Datos (UPAD) del CEFCA (ver la línea de actuación 4), así como al desarrollo de
software, big data y técnicas de inteligencia artificial.
Baleares.
Los grupos en la Universitat de les Illes Balears (UIB) desarrollarán técnicas de
computación avanzada para simulaciones y minado de datos aplicadas a ondas
gravitacionales y astronomía multi-mensajero. En paralelo, se adquirirá un
superordenador regional con soporte para aprendizaje automático de alto rendimiento
dedicado a la astrofísica computacional, en las áreas de ondas gravitacionales y física
solar, y se apoyará a los grupos científicos que lo explotarán.
Cantabria:
Desarrollo de herramientas de big data y machine learning para su aplicación al
procesamiento y análisis de los datos reales y simulados producidos en J-PAS, Euclid,
SKA, QUIJOTE, LiteBIRD y Athena. Aplicación de técnicas de machine learning al
análisis de datos del LHC: integración de GPU y FGPA en la Grid; aplicación al trigger de
estos procesadores, entre otras aplicaciones.
El Port d’Informació Científica (PIC), uno de los nodos de la nueva ICTS distribuida
de datos dentro de la RES, ya sirve de plataforma de datos de varios proyectos
mencionados en las otras líneas. Con esta propuesta, se expandirá su parte dedicada al
acceso eficiente a grandes conjuntos de datos astrofísicos (CosmoHub) para convertirlo
en un verdadero hub de astronomía multi-mensajero, único en Europa, dando servicio a
las comunidades española e internacional del campo. A tal fin, además de proveerse de
equipos informáticos, será necesario fortalecer el equipo humano responsable del
desarrollo de herramientas para la gestión de alertas y planificación (scheduling).
Más generalmente, se reforzarán los equipos que trabajan en la generación, gestión
y explotación de datos masivos de los experimentos descritos anteriormente,
consolidando y expandiendo su know-how en las herramientas necesarias para hacer
efectiva la data science, así como desarrollos de computación avanzada para la
descripción de fenómenos astrofísicos complejos.
cve: BOE-A-2023-1170
Verificable en https://www.boe.es
Cataluña.
Núm. 14
Martes 17 de enero de 2023
Sec. III. Pág. 6290
de big data e inteligencia artificial, y en una red de infraestructuras de computación
enfocada a las necesidades de este programa:
Andalucía.
Andalucía participará en la preparación del análisis de los datos masivos del
cartografiado J-PAS en colaboración con Aragón. También se completará el desarrollo de
un prototipo de SKA Regional Center (SRC), una plataforma hardware, software y de
servicios integrada en una red internacional. Este SRC apoyará el procesamiento y
análisis de datos interferométricos y la reproducibilidad de los resultados científicos
(principios FAIR). La implementación del SRC permitirá la capacitación de personal en
áreas de impacto social como big data, data science o green computing, y constituirá un
vehículo de colaboración y atracción de talento.
Aragón.
El cartografiado de galaxias J-PAS en el CEFCA producirá una gran cantidad de
datos. Aragón jugará un papel determinante en las iniciativas relacionadas con la
explotación de grandes volúmenes de datos producidos por grandes cartografiados
astronómicos con fuerte implicación española, como J-PAS. Para dar apoyo a esta línea,
se procederá a la renovación parcial del equipo de la Unidad de Procesado y Archivo de
Datos (UPAD) del CEFCA (ver la línea de actuación 4), así como al desarrollo de
software, big data y técnicas de inteligencia artificial.
Baleares.
Los grupos en la Universitat de les Illes Balears (UIB) desarrollarán técnicas de
computación avanzada para simulaciones y minado de datos aplicadas a ondas
gravitacionales y astronomía multi-mensajero. En paralelo, se adquirirá un
superordenador regional con soporte para aprendizaje automático de alto rendimiento
dedicado a la astrofísica computacional, en las áreas de ondas gravitacionales y física
solar, y se apoyará a los grupos científicos que lo explotarán.
Cantabria:
Desarrollo de herramientas de big data y machine learning para su aplicación al
procesamiento y análisis de los datos reales y simulados producidos en J-PAS, Euclid,
SKA, QUIJOTE, LiteBIRD y Athena. Aplicación de técnicas de machine learning al
análisis de datos del LHC: integración de GPU y FGPA en la Grid; aplicación al trigger de
estos procesadores, entre otras aplicaciones.
El Port d’Informació Científica (PIC), uno de los nodos de la nueva ICTS distribuida
de datos dentro de la RES, ya sirve de plataforma de datos de varios proyectos
mencionados en las otras líneas. Con esta propuesta, se expandirá su parte dedicada al
acceso eficiente a grandes conjuntos de datos astrofísicos (CosmoHub) para convertirlo
en un verdadero hub de astronomía multi-mensajero, único en Europa, dando servicio a
las comunidades española e internacional del campo. A tal fin, además de proveerse de
equipos informáticos, será necesario fortalecer el equipo humano responsable del
desarrollo de herramientas para la gestión de alertas y planificación (scheduling).
Más generalmente, se reforzarán los equipos que trabajan en la generación, gestión
y explotación de datos masivos de los experimentos descritos anteriormente,
consolidando y expandiendo su know-how en las herramientas necesarias para hacer
efectiva la data science, así como desarrollos de computación avanzada para la
descripción de fenómenos astrofísicos complejos.
cve: BOE-A-2023-1170
Verificable en https://www.boe.es
Cataluña.
