Un trío de científicos de la Universidad de Clemson ha presentado un software computacional innovador llamado "GFlow" que hace que el modelado de conectividad de hábitats de vida silvestre sea mucho más rápido, más eficiente y superior en calidad y alcance.
Después de ocho años de investigación y desarrollo, el revolucionario software fue anunciado en la revista científica Métodos en ecología y evolución . Paul Leonard, becario postdoctoral de la Universidad de Clemson, es el autor principal del artículo, "GFlow: software para modelar la conectividad basada en la teoría de circuitos a cualquier escala". Los coautores de Clemson son Rob Baldwin, Margaret H. Lloyd-Smart State EndowedPresidente del departamento de conservación forestal y ambiental; y Edward Duffy, ex científico computacional en el departamento de integración de tecnología de infraestructura cibernética que recientemente dejó la universidad para unirse a BMW.
"Históricamente, el mapeo de conectividad del paisaje ha sido limitado en extensión o resolución espacial, en gran parte debido a la cantidad de tiempo que les tomó a las computadoras resolver las enormes ecuaciones necesarias para crear estos modelos. Incluso usando una supercomputadora, podría llevar días, semanaso meses ", dijo Leonard, quien se encuentra en el departamento de conservación forestal y ambiental junto con Baldwin." Pero GFlow es más de 170 veces más rápido que cualquier software existente anteriormente, eliminando las limitaciones de resolución y escala y brindando a los usuarios un nivel de calidad queserá mucho más eficaz a la hora de presentar las complejidades de las redes de paisajes ".
Los mapas de conectividad del hábitat se combinan con imágenes satelitales para mostrar los corredores potenciales utilizados por las poblaciones de animales para moverse entre áreas grandes y pequeñas. Miles de millones de bytes de datos, incluidas fotografías satelitales de grano fino e investigaciones sobre el terreno,Producir modelos geoespaciales de los movimientos de todo, desde osos negros hasta salamandras blancas. Estos modelos ayudan a los gobiernos estatales y federales, las organizaciones no gubernamentales y los propietarios individuales a redefinir sus prioridades de conservación al ilustrar computacionalmente los pasadizos que deberán ser preservados y mejorados para que los animalespoder continuar mezclándose.
"La conclusión de esto es que puede calcular rápidamente escenarios muy complicados para mostrar a los tomadores de decisiones los impactos de varios resultados", dijo Baldwin, cuya carrera en conservación se ha extendido por décadas en los Estados Unidos y Canadá.¿poner una carretera aquí? Esto es lo que le sucede al mapa. ¿Quieres poner la carretera allí? Lo recalcularemos y te mostraremos cómo cambia el mapa. GFlow es dinámico, versátil y poderoso. Es un cambio de juego en una variedad dede maneras."
Cuando Leonard comenzó su trabajo inicial bajo la tutoría de Baldwin, el software existente utilizado para el mapeo de la conectividad del hábitat era lento, ineficiente y consumía enormes cantidades de memoria de computadora. Leonard pronto se dio cuenta de que necesitaría la experiencia de un científico computacional para superar estas frustrantes limitaciones.Así comenzó su colaboración con Duffy, y ambos terminaron pasando innumerables horas frente a las pantallas de sus computadoras, sintetizando el conocimiento ecológico de Leonard con las habilidades cibernéticas de Duffy. ¿El resultado final? Un mapa a gran escala que alguna vez habría tomado más degenerar un año ahora solo lleva unos días.
"Hasta GFlow, el software disponible para los ecologistas estaba mal concebido en términos de velocidad y uso de memoria", dijo Duffy, quien fue el desarrollador principal del nuevo software. "Así que reescribí el código desde cero y reduje los cálculos individuales de aproximadamente30 minutos a tres segundos. Y también reduje significativamente la cantidad de memoria generada por el programa. En el código anterior, un proyecto en el que trabajamos ocupaba 90 gigabytes de memoria. Con GFlow, solo se necesitarían unos 20 gigabytes. Es máseficiente cuando se usa junto con una supercomputadora, pero incluso funciona en una capacidad más limitada en computadoras de escritorio ".
GFlow permitirá a los científicos resolver problemas ecológicos que abarcan grandes paisajes. Pero además de ayudar a los animales a sobrevivir y prosperar, GFlow también se puede utilizar para la salud y el bienestar humanos. Por ejemplo, GFlow tiene la capacidad de monitorear la propagación deel virus del Zika al documentar la ubicación de cada nuevo caso y luego predecir su posible propagación a áreas previamente no infectadas.
"Este software puede monitorear el flujo de cualquier fenómeno natural a través del espacio donde hay un movimiento heterogéneo que se basa en cierta resistencia a este movimiento", dijo Leonard. "Además del Zika, existen otros patrones de salud y enfermedad que se pueden modelar utilizandoGFlow. Y también otros fenómenos naturales, como la propagación de incendios forestales en el sureste de los Estados Unidos y otras áreas del país. Podemos parametrizar la fuerza del viento y los cambios, cuánto combustible hay en el suelo y calcular la propagación en áreas realmente grandes.Por lo tanto, estamos examinando todas estas posibilidades y estamos abiertos a colaborar con otros expertos en el dominio que podrían estar interesados en utilizar GFlow ".
Colaboradores adicionales al artículo de la revista del viernes fueron Brad McRae, ecologista paisajista senior de The Nature Conservancy; y Viral Shah y Tanmay Mohapatra de Julia Computing, una empresa privada. Ron Sutherland y Wildlands Network proporcionaron datos valiosos que se utilizaron ampliamente duranteel desarrollo de GFlow
"La colaboración ha jugado un papel muy importante en esto", dijo Baldwin. "Hemos trabajado en todos los departamentos. Hemos trabajado más allá de las fronteras. Y sin la inversión de Clemson en la supercomputadora Palmetto Cluster, nada de esto habría sido posible. EstoLa colaboración ha mejorado el modelado espacial de los procesos ecológicos en el tiempo y el espacio. Y debido a que es tan eficiente desde el punto de vista computacional, se puede realizar para áreas extremadamente grandes regiones, naciones, continentes o posiblemente incluso todo el planeta con un detalle sin precedentes ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Clemson . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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