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Japón quiere construir el superordenador más potente del mundo

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Japón tiene previsto construir el superordenador más potente del mundo. El proyecto estará terminado en 2018 y la máquina tendrá una potencia de 130 petaflops.

Japón tiene previsto hacerse un hueco en el ámbito de la supercomputación y su intención no es otra que la de construir el superordenador más potente del mundo para dentro de dos años.

En la actualidad, Estados Unidos y China son los dos países que dominan la supercomputación, y Japón pretende ponerse por delante con este proyecto. Además, también espera recuperar su ventaja en el sector de la tecnología y la electrónica, donde en muchos aspectos ha perdido su preponderancia frente Corea del Sur y China.

De acuerdo con el Ministerio de Economía, Comercio e Industria, el nuevo proyecto, llamado AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI), se trata de un superordenador que podrá realizar 130 billones de cálculos por segundo, lo que implica que tendrá una capacidad de procesamiento de 130 petaflops, superando las capacidades del superordenador más potente del mundo en la actualidad, el Sunway TaihuLight chino de 93 petaflops.

El proyecto ABCI está programado para estar listo en el año 2018. Una vez construida, la supercomputadora más rápida del mundo estará disponible para las empresas de Japón a cambio de una tarifa, un servicio que en la actualidad ofrecen corporaciones como Google y Microsoft. 

En la actualidad, el gobierno japonés está recibiendo las propuestas de los fabricantes que están dispuestos a asumir la responsabilidad de su fabricación. Fujitsu, la compañía que construyó el superordenador más potente de Japón hasta el momento (el Oakforest-PACS con 13,6 petaflops), no ha querido confirmar si ha participado en el proceso con una propuesta. 

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Con este movimiento, el país nipón pretende dotar a los científicos con una plataforma de investigación que permita avanzar en tecnologías punteras. Japón quiere hacer uso de cálculos ultra rápidos para acelerar los avances en inteligencia artificial, favoreciendo el desarrollo del aprendizaje profundo y de las redes neuronales para aplicarlo a los coches sin conductor, la robótica o el diagnóstico médico.

[Fuente: Reuters]

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