Big Data en ingeniería química, un futuro prometedor

En la industria química el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos (también conocido como Big Data) se hace cada vez más indispensable para asegurar una buen control así como ayudar a la toma de decisiones en cuanto seguridad y eficiencia de operaciones en planta. El tratamiento de toda la información proveniente de sensores, que puede catalogarse dentro de un tipo de Big Data, es una de las cualidades que más se buscará según varias previsiones (AIChE, MIT review). En general, parafraseando a Sydney Brenner, la situación actual se podría describir como:big-data-aplicado-ingenieria-quimica

We are drowning in a sea of data but still thirsty of knowledge.

(Estamos ahogándonos en un mar de datos pero seguimos sedientos de conocimiento)

Por otra parte, se pueden incorporar datos provenientes de simulaciones —que hacen uso de modelos matemáticos y métodos numéricos cada vez más sofisticados— siendo además hardwares cada vez más asequibles (futuro de los superordenadores Intel, fíjate en que incluso hay una parte del quesito dedicada a la Ingeniería Química y otra gran parte al CFD).

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El futuro es prometedor dada la convergencia de estas dos líneas y aplicabilidad directa en la industria química —cada vez mejor software en mejor hardware— . Por ello, las competencias «informáticas» son más necesarias que nunca en la industria química y desde CAChemE intentamos que cualquier estudiante o profesional de ingeniería química pueda recibirlas de forma gratuita.

Si acabas de llegar, te recomendamos que le eches un vistazo a Python, un lenguaje de programación tipo MATLAB pero libre, gratuito y perfecto para el Big Data.

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