Ohio recurre a la supercomputación para la vuelta al cole de sus estudiantes en pandemia

En 2020, mientras la pandemia de COVID-19 se extendía por todo el mundo, muchos distritos escolares locales de Ohio en Estados Unidos estaban enfrentándose a la difícil decisión sobre si deberían abrir los colegios sus puertas para el curso académico 2020-2021. ¿Era seguro llevar presencialmente a los estudiantes al salón de clases? ¿El aprendizaje debe tener lugar de forma remota? ¿Deberían las escuelas ofrecer una experiencia educativa híbrida, dividiendo el tiempo entre el aula y el aprendizaje a distancia? Para los líderes educativos, resultaba muy complicado poder obtener datos locales para tomar las decisiones adecuadas para su distrito escolar.

Fueron preocupaciones como estas las que provocaron el surgimiento de un ambicioso proyecto en la Universidad Estatal de Ohio con la intención de proporcionar a la comunidad educativa la información local oportuna que necesitaban para ayudar a garantizar una experiencia de aprendizaje segura para los estudiantes y profesores. Esta iniciativa, conocida como CATS, ha supuesto el trabajo con el análisis intensivo de datos y las herramientas de visualización para permitir que los encargados de los colegios y los departamentos de salud pública locales que integran el Estado de Ohio pudieran tomar decisiones críticas, teniendo la confianza suficiente de que se podían apoyar en datos locales y certeros. CATS atendió las necesidades de monitorización escolar de 21 distritos escolares locales en el centro de Ohio, atendiendo aproximadamente a 1,4 millones de residentes y 238.000 niños en edad escolar durante la pandemia de COVID-19.

Esta iniciativa, conocida como CATS, ha supuesto el trabajo con el análisis intensivo de datos y las herramientas de visualización para la toma de decisiones críticas

Usar datos locales para decisiones locales

El proyecto CATS fue encabezado por el Dr. Ayaz Hyder, profesor asistente de la Facultad de Salud Pública de la Universidad Estatal de Ohio y miembro principal de la facultad del Instituto de Análisis de Datos Traslacionales. El docente se dio cuenta de que no existía una estrategia clara para ayudar a los distritos escolares locales a tomar decisiones sobre cuándo cambiar entre diferentes modalidades de aprendizaje, bien presencial, bien online o un modelo híbrido.

El Dr. Hyder se acercó a un distrito escolar local, donde estudian tres de sus hijos, y propuso un proyecto piloto utilizando los métodos de monitorización COVID-19 que había desarrollado para agencias en todo el Estado. El distrito estuvo de acuerdo, y los departamentos de salud pública locales se sumaron a la iniciativa para efectuar el rastreo de contactos, investigación de posibles brotes e interpretación de los datos. En las semanas y meses siguientes, más escuelas se fueron unieron al proyecto, al igual que un grupo de estudiantes universitarios que ayudaron en la programación, gestión y visualización de los datos de CATS.

“Los distritos escolares estaban recibiendo presión de los padres para que usaran datos locales, porque las tendencias a nivel de Condado no siempre representan lo que está sucediendo en la comunidad individual”, asegura el Dr. Hyder. “Pudimos aliviar esa presión al proporcionar datos locales, en asociación con los departamentos de salud locales y sus epidemiólogos y personal de enfermería”.

El proyecto CATS requirió el consumo de recursos computacionales intensivos, y por supuesto tuvo que solventar múltiples desafíos técnicos. Para superarlos, el equipo de CATS recurrió al Centro de Supercomputación de Ohio (OSC), ubicado en la ciudad de Columbus

Cómo funciona

La aplicación CATS considera múltiples flujos de datos para ayudar a una toma de decisiones informada sobre las modalidades de aprendizaje más apropiadas (virtual, en persona o híbrida) para ayudar a prevenir y controlar la propagación de enfermedades. Estos incluyen la monitorización y revisión epidemiológica de las visitas de enfermeras escolares entre los estudiantes y las ausencias entre los estudiantes y el personal debido a una enfermedad con los síntomas relacionados con COVID-19. El equipo también considera los patrones temporales y espaciales en los datos a nivel de área de asistencia a nivel de Condado y distrito escolar para las tasas de casos de COVID-19.

La información de estos diversos flujos de datos se ingresa en el Sistema de Vigilancia Dirigida y Analítica COVID-19. Usando paneles CATS protegidos por contraseña, el personal del distrito escolar y el departamento de salud pública local monitorizan el sistema, atentos a señales de brotes.

El público en general también puede acceder a los paneles de CATS que contienen información agregada específica de cada distrito escolar. Al rastrear de cerca los posibles indicadores de infección por COVID-19, el sistema CATS permite un análisis en tiempo real de factores que pueden ayudar a predecir brotes localizados.

CATS satisface esta necesidad de información altamente localizada y entrega los resultados en un formato visual fácil de usar: los paneles de control. Además, CATS incluye aplicaciones basadas en la web, alertas automatizadas e informes semanales para el público en general y los tomadores de decisiones, incluidos los administradores escolares, las juntas escolares y los departamentos de salud locales. El resultado es esencialmente un sistema de alerta temprana para grupos de casos y una experiencia educativa más segura para los estudiantes y sus profesores.

El proyecto CATS requirió el consumo de recursos computacionales intensivos, y por supuesto tuvo que solventar múltiples desafíos técnicos. Para superarlos, el equipo de CATS recurrió al Centro de Supercomputación de Ohio (OSC), ubicado en la ciudad de Columbus. OSC se dedica a hacer que los recursos y la experiencia en Computación de Alto Rendimiento (HPC) estén fácilmente disponibles para los investigadores universitarios e industriales en Ohio y otros lugares.

Los recursos físicos de HPC y la experiencia del personal de OSC fueron de vital importancia para el éxito del proyecto CATS, según el Dr. Hyder. “Ellos ayudaron con la resolución de problemas y proporcionaron soporte técnico día y noche, 24 horas al día, 7 días a la semana, fines de semana incluidos. Estuvieron ahí para nosotros en cada paso del camino”.

El proyecto CATS también se benefició de la potencia computacional de los sistemas HPC en OSC, que se hace accesible a los usuarios a través de un portal innovador llamado Open OnDemand. Este portal, desarrollado en OSC, brinda a los usuarios acceso a los sistemas HPC a través de un navegador web. Eso facilitó al equipo de CATS, incluidos sus desarrolladores de software, ejecutar sus cargas de trabajo de HPC.

Los sistemas a los que se puede acceder a través del portal Open OnDemand incluyen los dos grupos principales de OSC, Owens y Pitzer. En conjunto, estos clústeres creados por Dell Technologies brindan la potencia de más de 50.000 núcleos de computación, apoyados con tecnología de procesadores Intel Xeon, junto con cientos de GPU.

Hacer que los estudiantes estén más seguros y salvar vidas

De cara a la primavera de 2021, veintiún distritos escolares participaban en CATS, y sus líderes tomaban decisiones mejor informadas según los datos locales que aparecían en los paneles que tenían frente a ellos. “Los administradores de la escuela me decían que miraban los paneles de control todas las mañanas”, asegura el Dr. Hyder. “Se convirtió en parte de su rutina diaria de trabajo observar cómo le estaba yendo a su distrito en comparación con el Condado en su conjunto, y si sus índices y ausencias estaban subiendo o bajando”.

Con estos datos, pudieron explicar con fundamento sus decisiones de mantener abiertas sus escuelas, cerrar ciertos edificios o hacer planes que estuvieran alineados con las diferentes métricas. Todo eso ha contribuido a mantener a los estudiantes más seguros en tiempos de pandemia.