El Servicio de Supercomputación del CICA tiene como objetivo ayudar a la comunidad científica e investigadora a desarrollar sus trabajos, especialmente cuando estos requieren recursos intensivos en computación. Para ello, el CICA proporciona infraestructuras dedicadas, como diferentes clusters interconectados a gran velocidad y baja latencia o virtualización a medida, así como otros elementos necesarios como aplicaciones científicas, garantizando que todo el sistema funcione de forma segura y eficiente, para lo que aporta una contrastada experiencia a lo largo de su historia.

En el año 2018 se han ejecutado en el cluster general del CICA 1.685.632 trabajos, con una media de 41 horas de duración. Muchos de ellos se ven reflejados en artículos o contribuciones en publicaciones de alto nivel científico, donde los autores suelen reconocer el papel fundamental desempeñado por el CICA para que pudieran realizar sus cálculos y simulaciones.

Un buen ejemplo de uso del servicio es la actividad generada por el Deparatmento de Física Atómica, Molecular y Nuclear de la Universidad de Sevilla en los últimos años, que trabaja con nosotros desde 2013, periodo en el cual ha publicado varios artículos gracias a la colaboración con el CICA:

1. M. A. Cortés-Giraldo, A. Carabe, “A critical study of different Monte Carlo scoring methods of dose average linear-energy-transfer maps calculated in voxelized geometries irradiated with clinical proton beams”, Physics in Medicine and Biology, vol. 60: 2645-2669 (2015). [ISSN: 0031-9155] [ http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/60/7/2645 ]
2. S. Lo Meo, M. A. Cortés-Giraldo, C. Massimi, J. Lerendegui-Marco, M. Barbagallo, N. Colonna, C. Guerrero, D. Mancusi, F. Mingrone, J. M. Quesada, M. Sabaté-Gilarte, G. Vannini, V. Vlachoudis, and The n_TOF Collaboration, “GEANT4 simulations of the n_TOF spallation source and their benchmarking”, European Physical Journal A, vol. 51: 160 (2015). [ISSN: 1434-6001] [ http://dx.doi.org/10.1140/epja/i2015-15160-6 ]
3. J. Lerendegui-Marco, S. Lo Meo, C. Guerrero, M. A. Cortés-Giraldo, C. Massimi, J. M. Quesada, M. Barbagallo, N. Colonna, D. Mancusi, F. Mingrone, M. Sabaté-Gilarte, G. Vannini, V. Vlachoudis, and The n_TOF Collaboration, “Geant4 simulation of the n_TOF-EAR2 neutron beam: Characteristics and prospects”, European Physical Journal A, vol. 52: 100 (2016). [ISSN: 1434-6001] [ http://dx.doi.org/10.1140/epja/i2016-16100-8 ]
4. M. T. Pazianotto, M. A. Cortés-Giraldo, C. A. Federico, G. Hubert, O. L. Gonçalez, J. M. Quesada, B. V. Carlson, “Extensive air shower Monte Carlo modeling at flight altitude in the South Atlantic Magnetic Anomaly and comparison with neutron measurements”, Astroparticle Physics, vol. 88: 17-29 (2017). [ISSN: 0927-6505] [ http://dx.doi.org/10.1016/j.astropartphys.2016.12.004 ]
5. J. A. Díaz-Francés, M. A. Cortés-Giraldo, M. C. Jiménez-Ramos, S. Hurtado-Bermúdez, “Simulation of the response of a PIPS detector with the Geant4 toolkit”, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, vol. 875: 21-26 (2017). [ISSN: 0168-9002] [ http://dx.doi.org/10.1016/j.nima.2017.08.033 ]
6. M. T. Pazianotto, M. A. Cortés-Giraldo, C. A. Federico, O. L. Gonçales, G. Hubert, J. M. Quesada, B. V. Carlson, “Analysis of the angular distribution of cosmic-ray-induced particles in the atmosphere based on Monte Carlo simulations including the influence of the Earth’s magnetic field”, Astroparticle Physics, vol. 97: 106-117 (2018). [ISSN: 0927-6505] [ http://dx.doi.org/10.1016/j.astropartphys.2017.11.001 ]
7. J. Lerendegui-Marco, M. A. Cortés-Giraldo, C. Guerrero, J. M. Quesada and the n_TOF Collaboration, “Geant4 simulations of the neutron production and transport in the n_TOF spallation target”, Il Nuovo Cimento C, vol. 38: 186 (2015). [ISSN: 2037-4909 [ http://dx.doi.org/10.1393/ncc/i2015-15186-x ]
8. J. Lerendegui-Marco, M.A. Cortés-Giraldo et al., “Monte Carlo simulations of the n_TOF lead spallation target with the Geant4 toolkit”, EPJ Web of Conferences, vol. 146: 03030 (2017). [ISSN: 2100-014X] [ http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201714603030 ]

En la página web del CICA puede encontrar más información sobre el Servicio de Supercomputación (link https://www.cica.es/servicios/supercomputacion/) y sobre publicaciones que nos han remitido investigadores y grupos de investigación (link https://www.cica.es/category/supercomputacion/publicaciones/).

Un nuevo trabajo se ha publicado en la revista “Information Sciences” llamado “Variable Selection in Classification for Multivariate Functional Data”. Apoyandose en los recursos de Supercomputación del CICA para obtener los resultados de su investigación.

Enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025518310107

Un nuevo trabajo se ha publicado “European Journal of Operational Research” llamado “Functional-bandwidth Kernel for Support Vector Machine with Functional Data: an Alternating Optimization Algorithm” apoyandose para sus cálculos en los recursos de Supercomputación del CICA.

Enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221718309494

Un nuevo trabajo se ha publicado en la revista “IOPSCIENCE” llamado “Modeling how land use legacy affects the provision of ecosystem services in Mediterranean southern Spain”. Los autores de este trabajo son: Juan Miguel Requena-Mullor, Cristina Quintas-Soriano, Jodi Brandt, Javier Cabello and Antonio J Castro, quienes han utilizado los recursos de Supercomputación del CICA para obtener los resultados de su investigación.

Enlace: https://doi.org/10.1088/17489326/aae5e3

Un nuevo trabajo se ha publicado en la revista “Ecography” llamado “Assessing among-lineage variability in phylogenetic imputation of functional trait datasets”. Los autores de este trabajo son: Rafael Molina-Venegas, Juan Carlos Moreno-Saiz, Isabel Castro Parga, T. Jonathan Davies, Pedro R. Peres-Neto y Miguel Á. Rodríguez.

Enlaces:

Ecography.org

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