Segun aparece es esto:
¿PARA QUé SIRVE SPAIN@HOMETM?
SPAIN@HOMETM es un proyecto beneficioso para la humanidad. Este sistema informático permitirá avanzar en el estudio de la estructura y el plegamiento de las proteínas. Algunas enfermedades relacionadas con plegamientos erróneos de las proteínas son la Fibrosis Quística, el Alzheimer o la Encefalopatía Espongiforme Bovina, entre otras. Los sistemas de simulación del plegamiento e interacción de proteínas contribuirá a la y+de de nuevos fármacos y métodos de tratamiento médico.
En medio ambiente, el supercomputador realizará cálculos de dióxido de carbono (CO2), modelos para combatir la falta de agua, cómo será el comportamiento del cambio climático, realizará predicciones hidrológicas, y simulará el impacto de un proceso urbanístico o políticas agrícolas en un territorio y ver su sostenibilidad ambiental. También tendrá aplicaciones industriales en aeronáutica y automoción.
Así, se favorecerá también un progreso acelerado y significativo en ciclos biogeoquímicos, diversidad biológica y ecosistemas en equilibrio, variaciones climáticas, predicción hidrológica, enfermedades contagiosas y medio ambiente, uso racional de recursos, reinventando el uso de materiales.
Pero no sólo hemos de quedarnos con la copla de la "Ciencia Posnormal" (ecología, sanidad, ...) sino que SPAIN@HOMETM podría abrir una brecha importante en la actual frontera de la verdadera ciencia:
* Simulaciones Lattice: En el área de Física Cuántica de Campos podrían ponerse a prueba diversas teorías del Universo actualmente en entredicho. Un grupo en la Universidad de Zaragoza (RTNN) ha realizado importantes avances al respecto con sus propios recursos computacionales en sistemas Linux.
* Simulaciones Gaussian: En el área de Química Computacional, un simulador de estas características podría realizar cálculos de reacciones hasta ahora inabordables con métodos numéricos, limitadas al campo puramente experimental.
* Electromagnetismo Computacional (CEM): Con el fin de simular el comportamiento de las ondas electromagnéticas y su evolución temporal en frecuencias de banda ancha, disponer de un cluster de memoria distribuida, resulta fundamental. La discretización de la ecaución de Maxwell en el dominio temporal es un problema numérico que requiere de grandes recursos de CPU y memoria, aunque se adapta muy bien al paradigma de la paralelización.
* Predicción de tormentas: Ofrece interesantes resultados para una gestión eficiente de aeropuertos.
* Estudios de turbulencias: Imprescindible recurso a la hora de diseñar aviones, cohetes, automóviles de competición, etc. A día de hoy resulta excesivamente caro poder simular un túnel de viento con un avión completo, por lo que se suele trabajar con elementos más sencillos, como por ejemplo, un ala.
* Modelos sísmicos: Sin duda, en San Francisco agradecerán el avance de esta área.
* Fenómenos oceánicos: Efectos atmosféricos generados en el oceano, como por ejemplo, los huracanes son altamente destructivos por la zona del Caribe. Ganar unas horas en su predicción puede ser interesante para los servicios de protección civil.
* Redes Neuronales: Algunas petroleras usan redes neuronales gigantes para localizar los puntos de perforación idóneos en base a millones de datos experimentales obtenidos mediante sondas de diversa naturaleza.
* Ingeniería Civil: Optimizar la construcción de silos o tanques de almacenamiento es una tarea muy cara numéricamente hablando. Con el Método del Gradiente Conjugado es posible tratar estos problemas mediante un gran cluster como SPAIN@HOMETM.
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