Ayer, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) anunció una propuesta de norma para exigir la distribución electrónica de la información de prescripción destinada a los profesionales de la salud (a menudo denominada “IP”) para los medicamentos de prescripción humana, incluidos los productos biológicos (la “norma propuesta”). En la actualidad, aunque los fabricantes suelen facilitar voluntariamente la información de prescripción de sus productos en formato electrónico, están obligados a distribuir la información de prescripción en papel en el envase en el que se dispensa un medicamento con receta o un producto biológico. Sin embargo, según la norma propuesta, se prohibiría a los fabricantes distribuir las instrucciones de uso en papel, excepto en circunstancias limitadas. Se espera que la Regla Propuesta se publique en el Registro Federal el 18 de diciembre de 2014, y se aceptarán comentarios escritos o electrónicos del público hasta 90 días después de la fecha de publicación en el Registro Federal (se espera que sea el 18 de marzo de 2015).
La FDA ha expresado su preocupación por el hecho de que el formulario en papel de la IP “puede no contener la información más actualizada porque puede haber sido impreso y distribuido antes de los cambios más recientes en el etiquetado.” Como alternativa, la FDA cree que el formulario electrónico de la IP “puede actualizarse en tiempo real” y, por lo tanto, “la FDA está tomando esta medida para garantizar que la IP más actualizada para los medicamentos recetados estará disponible y fácilmente accesible para los profesionales de la salud en el momento de la toma de decisiones clínicas y la dispensación.” Los fabricantes tendrían que presentar los IP electrónicos para su publicación en el repositorio de etiquetado de la FDA, disponible públicamente en labels.fda.gov, cada vez que se produzca un cambio en el etiquetado. Además, los fabricantes tendrían que revisar el etiquetado en línea para verificar que es la versión correcta.
Sin embargo, la proporción de animales criados en sistemas de producción intensiva es muy variable entre países, dependiendo en gran medida de sus niveles de desarrollo económico, y esto representa una distinción importante para entender los impactos y beneficios de la producción ganadera.
En los países de ingresos altos, la inmensa mayoría de la producción de pollos y cerdos es intensiva, aprovechando los altos niveles de insumos para optimizar los índices de conversión de alimentos. Sólo una pequeña proporción de pollos y cerdos se cría en sistemas de producción extensiva y, aunque la demanda de productos de la agricultura ecológica está aumentando más rápidamente que el crecimiento medio del sector agrícola, sigue siendo baja en términos absolutos [7]. Esto lleva a la paradoja de que países como Bélgica y los Países Bajos tienen una de las mayores densidades de pollos y cerdos por km2 del mundo, y sin embargo apenas se ven en el paisaje, ya que están escondidos en unidades de producción intensiva. La situación es muy diferente en los países de renta baja, donde la gran mayoría de los pollos y cerdos se crían en condiciones extensivas en pequeñas explotaciones familiares. En las economías en transición, la producción extensiva de traspatio coexiste con la cría intensiva, hasta el punto de que puede observarse una distribución bimodal muy clara del tamaño de las manadas o rebaños por titular, como por ejemplo en Tailandia [8].
Mi interés está más en el lado del software y el diseño de sistemas – más “¿cómo diseñaríamos y construiríamos un ejemplo de un sistema de archivos distribuido a través de cuatro ordenadores?” que “¿cómo hago un servidor casero fiable para reproducir medios?” – por lo que mi atención se centra en jugar con algunos problemas de software de juguete en lugar de preocuparse por cómo sería una configuración de hardware de producción real. Como con cualquier cosa, es casi demasiado fácil quedar atrapado en los detalles menores en lugar de en lo que querías trabajar, y siento que podría pasar días agonizando sobre las opciones de hardware.
Dicho esto, quería trabajar con hardware real, lo que lo hace más interesante que ejecutar VMs. Hay algo sobre la desconexión física de los conmutadores de Ethernet para ver el efecto en el software que es intrigante, y doblemente si el software puede manejarlo con gracia.
Quiero obtener un poco más de experiencia con los conceptos detrás de algunos documentos y proyectos de sistemas distribuidos que he aprendido. He oído que el verdadero diablo de los sistemas distribuidos se encuentra en los detalles a escala, lo que no es realmente posible para mi pequeño clúster, pero estoy planeando trabajar a través de estos proyectos para obtener una mejor sensación de algunas de las ideas generales. He descubierto que programar una implementación es una de las mejores maneras de entender un concepto, incluso si se trata de una implementación de juguete, y estoy deseando hacerlo para algunos de los documentos que he estado leyendo.
Nuestro objetivo es desarrollar un método eficiente para computar multiplicaciones de matrices con el uso de hardware de computación paralela de bajo consumo. Al multiplicar dos matrices, cada una de ellas puede dividirse en subbloques más pequeños que se multiplican juntos, y los resultados se vuelven a ensamblar para obtener la solución final. La tarea de dividir los bloques sigue una estrategia clásica de “divide y vencerás”. Al embaldosar una matriz y asignar los subbloques a los nodos de un clúster Raspberry Pi, podemos reducir el tiempo de ejecución total. Nuestro enfoque divide las matrices originales de forma que se aprovecha la arquitectura de caché de cada procesador ARM del clúster.
Nuestra implementación optimizada se ejecutó en un clúster de veintiocho ordenadores Raspberry Pi 3 Modelo B+, cada uno equipado con una CPU ARM-v8 Cortex-A53, con una velocidad de reloj de 1,4 GHz y 1 GB de RAM. Nuestra multiplicación matricial distribuida utiliza MPI para la comunicación entre nodos.
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