Daniel Fuentes, premio al mejor TFM del Máster en Computación de Altas Prestaciones
El investigador del CiTIUS recibe este galardón por el diseño de un nuevo método que permite comparar imágenes multiespectrales tomadas con drones en diferentes momentos, un avance clave para estudiar cambios en el paisaje y acelerar drásticamente la velocidad de procesamiento de los datos.
Daniel Fuentes, investigador del CiTIUS (un centro cofinanciado por la Unión Europea a través del Programa Galicia Feder 2021–2027), acaba de recibir el premio al mejor Trabajo Fin de Máster (TFM) del Máster en Computación de Altas Prestaciones, impartido por las universidades de A Coruña y de Santiago de Compostela en colaboración con el Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA).
El trabajo, titulado Efficient multi-stage alignment of multispectral images using a multi-GPU algorithm, presenta un nuevo método que permite alinear con gran precisión ortomosaicos multiespectrales (imágenes creadas a partir de múltiples fotografías aéreas captadas por drones con diferentes sensores de color y luz), tomadas en distintas fechas sobre ecosistemas fluviales de Galicia. La técnica explorada permite superponer imágenes obtenidas en momentos diferentes con máximo detalle, lo que facilita comparar zonas concretas y detectar cambios sutiles en el paisaje, como la evolución de la vegetación, la erosión del suelo o el impacto de infraestructuras próximas a los ríos. Este proceso resulta esencial para evaluar la salud de los ecosistemas naturales, estudiar el efecto del cambio climático o planificar acciones de conservación más precisas.
El método combina dos algoritmos complementarios, cada uno especializado en una parte del proceso de alineamiento de las imágenes, y aprovecha el potencial de la computación paralela en superordenadores con múltiples procesadores y tarjetas gráficas, como el Finisterrae del CESGA. Este tipo de infraestructura permite repartir las tareas entre cientos de núcleos de cálculo que trabajan al mismo tiempo, multiplicando la velocidad de procesamiento y reduciendo de forma notable el tiempo necesario para analizar grandes volúmenes de datos. Con esta aproximación, el sistema consigue acelerar el procesamiento más de veinte veces en comparación con la versión secuencial tradicional, manteniendo una alta precisión en los resultados y abriendo nuevas posibilidades para el estudio automatizado del territorio a partir de imágenes aéreas.
El trabajo ha sido dirigido por Dora Blanco y Álvaro Ordóñez, ambos miembros del CiTIUS, y representa un ejemplo destacado de cómo la computación de altas prestaciones puede contribuir a la investigación ambiental y a la monitorización de ecosistemas naturales.