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Las soluciones de visualización escalable de NVIDIA dan forma real a los datos teóricos en la Universidad de Northwestern

 
 

El Dr. Thomas Meade de la prestigiosa Universidad Northwestern de Chicago tenía una misión. Es catedrático de química, biología molecular, neurobiología, fisiología, radiología e investigación sobre el cáncer y, entre sus muchos proyectos, se encontraba el diseño de unas modernas instalaciones de generación de imágenes cuyo objetivo era reunir toda la producción de imágenes moleculares de la universidad en un mismo lugar. Su Centro avanzado de imágenes moleculares (CAMI por sus siglas en inglés) se creó, no sólo con el propósito de proporcionar una herramienta de última generación a los investigadores, sino también para ofrecer una visión pública de los trabajos que se realizaban en Northwestern.

EL RETO
NU Helix Nebula
Una imagen de muy alta resolución de la nebulosa Hélice captada por el telescopio Hubble invade la impresionante pantalla 3D del Centro avanzado de imágenes moleculares (CAMI) de la Universidad de Northwestern. (Imagen por gentileza de Matt McCrory)

Meade explica así los objetivos del proyecto: “La idea que teníamos era la de un lugar en el que todo el mundo, desde alumnos a profesores e investigadores, pudiera interaccionar con los datos teóricos de una forma única, que llegase a la gente. Estábamos pensando en un enorme mosaico de pantallas 2D en el que pudiéramos ver las imágenes a gran escala, como en un póster electrónico, y entonces llegó Matt”.

Habla de Matt McCrory, un ingeniero de sistemas de visualización que había atravesado los mundos de la ciencia y el cine digital trabajando para el Laboratorio Nacional Argonne, los estudios de animación DreamWorks y la Universidad de Chicago, y había trabajado como ingeniero jefe de visualización para el departamento de TI de la Universidad de Northwestern (NUIT). Él también tenía una visión de lo que debía ser el CAMI: 3D estereoscópico. Además, poseía experiencia con la tecnología que podía hacerlo funcionar: NVIDIA Quadro Plex, que forma parte de las soluciones de visualización escalable de NVIDIA.

Los sistemas NVIDIA Quadro Plex proporcionan instalaciones sencillas y económicas de entornos de visualización a gran escala y alta resolución. El corazón de la solución Quadro Plex es la tecnología Mosaic. Con ella, es posible desplegar las aplicaciones a lo largo de múltiples pantallas o proyectores y reducir el número de estaciones de trabajo necesarias para hacerlo. NVIDIA Quadro Plex y la tecnología Mosaic funcionan también en modo 3D estereoscópico, lo que permite a los investigadores sumergirse literalmente en sus datos.

McCrory cuenta que “Con el 3D podrían traducir en imágenes datos computacionales teóricos que, de otra manera, no podrían verse. Esto daría a los científicos una visión verdaderamente holística de sus investigaciones. Pero visualizar datos volumétricos de alta resolución y a lo largo de diferentes estadios temporales traslada el procesamiento de tres dimensiones a cuatro. Se necesitan cantidades ingentes de capacidad de cálculo y memoria para reproducir esas imágenes con la suficiente rapidez como para que la visualización sea viable”.

LA SOLUCIÓN
NU protein Structure
Matt McCrory (I) y el Dr. Tom Meade (D) examinan la estructura cristalina de una proteína, trabajo realizado por la Dra. Amy Rosenzweig, profesora de química y biología molecular de la Universidad de Northwestern. (Imagen por gentileza de Stephen Anzaldi)

McCrory aprovechó la capacidad de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) incluidas en la solución NVIDIA Quadro Plex para controlar el panel gigante del CAMI, formado por 25 pantallas JVC estereoscópicas de 46” distribuidas en grupos de cinco que funcionan como una única pantalla de alta resolución en la que es posible contemplar el comportamiento de moléculas, proteínas, átomos y organismos enteros en imágenes 3D.

Si una sala IMAX típica proyecta ocho millones de píxeles en una pantalla gigante, el panel de CAMI proporciona cerca de 52 millones en mucho menos espacio.
“Queríamos que la gente pudiese acercarse y examinar los datos píxel a píxel. Y para reproducir todos esos píxeles necesitas algo bastante potente. Necesitas Quadro Plex”, señala McCrory.

13 мульти-GPU систем NVIDIA Quadro Plex обеспечивают работу проекционной стены в Центре – в общей сложности 26 графических процессоров, со встроенной технологией NVIDIA G-Sync II для синхронизации всех 26 графических процессоров.

El panel de pantallas del CAMI funciona con 13 sistemas NVIDIA Quadro Plex multi-GPU. Esto suma un total de 26 GPU dotadas de tecnología NVIDIA G-Sync II para mantener todos esos procesadores gráficos sincronizados.

“Básicamente tenemos un pequeño superordenador para manejarlo”, afirma McCrory, que continúa explicando: “Yo estaba bastante al día de todo lo que estaba haciendo NVIDIA: añadiendo núcleos a la GPU y funciones estereoscópicas a las tarjetas Quadro, y conocía la compatibilidad de estos productos con Linux, algo muy importante para nosotros porque queríamos que la plataforma se basase en estándares abiertos. Además, gran parte de lo que hacemos es renderizar volúmenes y la tecnología Quadro es la mejor solución para usar esos algoritmos de trazado de rayos. Y no necesitas la cantidad de memoria de vídeo que hace falta en otras tarjetas”.

En la parte del software, McCrory desarrolló un renderizador de volúmenes basado en la GPU para producir las imágenes 3D a partir de los datos introducidos en el sistema. El renderizador funciona en combinación con ImageJ, una aplicación de procesamiento de imágenes de código abierto que convierte los datos de imagen de CAMI en el formato Layered TIFF utilizado por el renderizador.

“La mayor parte de lo que la gente ve en la pantalla es el producto de una aplicación interactiva. No está previamente renderizado, sino mas bien dibujado interactivamente”, explica McCrory. A continuación añade: “Por ejemplo, para reproducir la estructura cristalina de una proteína, utilizamos simplemente un archivo PDB convertido en una malla y este software sabe cómo renderizarlo. En el caso de datos volumétricos, como los de una resonancia magnética, es una apilación de imágenes adquiridas en el eje Z. Esto significa que, en lugar de recorrer una sucesión de cortes en blanco y negro, si escribimos las herramientas adecuadas, el especialista puede visualizar la RM en 3D estereoscópico, como una superficie continua que le permite ver las lesiones con más claridad”.

EL RESULTADO

El panel de pantallas 3D del CAMI puede reproducir imágenes de RM, imágenes de fluorescencia y bioluminiscencia de cuerpo entero e imágenes de células vivas vistas con microscopio fotónico y microscopio con sonda de barrido. Además, permite a los investigadores visualizar los datos en tiempo real durante el estudio de estructuras e interacciones moleculares, celulares y de tejidos.

“No hay nada como introducirte literalmente en los datos para comprenderlos y obtener una visión de conjunto de lo que está pasando”, afirma Meade.

El catedrático cuenta la experiencia de una profesora que vio por primera vez la estructura cristalina de una enzima bacteriana que había estado estudiando. “Se quedó boquiabierta e inmediatamente llamó a todos los miembros el laboratorio para que lo vieran. Todos estaban asombrados. Estaban impresionados por la posibilidad de examinar toda la estructura desde una perspectiva totalmente nueva. Cuando tengo algo nuevo en el panel 3D, ya ni siquiera miro la pantalla, miro la cara de la gente”, termina diciendo.

Además de estar abiertas a los alumnos e investigadores del área de imágenes de biología molecular de Northwestern, las instalaciones del CAMI también pueden ser utilizadas por los especialistas de la Escuela de medicina Feinberg de la universidad, así como por los investigadores del área de Chicago. Puede utilizarse para ver cualquier imagen que tenga detrás un conjunto de datos 3D.

“Es una de esas cosas en las que el límite es el cielo. Tenemos astrónomos haciendo un trabajo increíble en simulaciones destinadas a conocer la evolución de las galaxias. La escuela de negocios ha mostrado interés en visualizar datos económicos para identificar tendencias. Tenemos peticiones de todas las facultades”, concluye McCrory.

Meade añade, “Necesitas tener una forma de observar visualmente las cosas en lugar de ver únicamente números. Eso es lo que de verdad penetra en la mente”.



 
 
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