Aplicaciones contenedorizadas en entornos HPC. Caso práctico: aprendizaje automático aplicado a ciberseguridad en robots móviles

La ciberseguridad en sistemas autónomos es un campo de investigación emergente. Las soluciones más novedosas en este campo hacen uso de técnicas de Deep Learning. Estas soluciones tienen grandes necesidades computacionales en la fase de entrenamiento lo que implica la necesidad de utilizar entornos de altas prestaciones. Sin embargo, muchos frameworks de Deep Learning no están diseñados para su ejecución en este tipo de entornos, lo que dificulta su puesta en servicio. El objetivo de este trabajo es demostrar si el uso de contenedores simplifica el despliegue de aplicaciones que hagan uso de este tipo de frameworks en entornos de altas prestaciones. Para demostrarlo, se ha utilizado Singularity como solución de contenedorización y como prueba de concepto se ha utilizado PeTra, una herramienta de seguimiento y monitorización de personas basada en redes convolucionales, desarrollada por el Grupo de Robótica de la Universidad de León haciendo uso del framework de Deep Learning TensorFlow.