Autor: Fabrício Lucas Lopes (Currículo Lattes)
Resumo
Esta dissertação investiga o custo operacional relativo ao consumo de energia elétrica em infraestruturas computacionais (CPUs e GPUs) durante simulações de Bioinformática. O trabalho fundamenta-se no conceito de "Computação Verde", buscando quantificar o consumo de energia (em kWh ou kJ) por volume de dado processado (Mb ou Gb). A pesquisa justifica-se pela crescente demanda por poder computacional em simulações biomoleculares e pela necessidade de alinhar a prática científica aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030 da ONU. A evolução dos microchips e o desenvolvimento das GPUs proporcionaram que a simulação dos comportamentos que ocorrem na natureza, como a estrutura de proteínas e simulações de macromoléculas por dinâmica molecular. As simulações computacionais demandam altos custos de equipamentos e de horas de programadores, e esses custos podem ser determinados através dos valores econômicos gastos com o custeio de equipamentos e do material humano utilizado. O objetivo geral do trabalho ´quantificar o consumo de energia elétrica no sequenciamento de genomas, identificando as principais etapas de consumo energético, dando subsídios para definir estratégias para a sua redução. A justificativa para a pesquisa inclui a relevância das simulações biomoleculares, que são intensivas em termos computacionais e exigem recursos significativos, impactando o meio ambiente, alinhando o presente trabalho com o conceito de "Computação Verde". A metodologia experimental envolveu o desenvolvimento de um sistema embarcado de monitoramento em tempo real, composto por uma placa Arduino Uno e um sensor PZEM-004T, validado em equipamentos domésticos antes da aplicação laboratorial. Foram realizados experimentos de sequenciamento genético com tecnologia de nanoporos (Oxford Nanopore Technology) e simulações de genomas completos de organismos procariontes, como Haemophilus Haemolyticus, Staphylococcus Aureus e Stenotrophomonas Maltophilia. Para o desenvolvimento do trabalho, valeu-se de uma busca por fontes acadêmicas, que possibilitaram a definição da pergunta de pesquisa, busca nas bases de dados bibliográficas, seleção dos estudos incluídos na busca e análise das evidências científicas relevantes sobre o consumo de energia elétrica em simulações computacionais em bioinformática, no entanto tal procura mostrou uma lacuna importante no tema. A aplicação do Método de Pareto revelou que a etapa de Montagem (software Flye) é o maior gargalo de no consumo de energia em todos os organismos analisados, representando, junto ao Basecalling, a maior parte do impacto no gasto energético. Apesar dos resultados promissores, o estudo apresenta limitações quanto à diversidade de arquiteturas de hardware testadas e à exclusão de variáveis ambientais externas que podem influenciar o consumo térmico. Como trabalhos futuros, propõe-se a expansão da análise para ambientes de computação em nuvem e o desenvolvimento de modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina para estimar o custo energético antes da execução dos pipelines. O trabalho conclui que a eficiência na bioinformática contemporânea depende da convergência entre o monitoramento granular de hardware e a reengenharia algorítmica, estabelecendo a taxa de eficiência por megabyte (kJ/Mb) como uma métrica essencial para uma ciência sustentável.
Palavras-chave:
Bioinformática, Consumo de energia, Simulação Computacional, Computação Verde, IoT, Objetivos para Desenvolvimento Sustentável