Problema de ensamblado de fragmentos de ADN resuelto mediante metaheurísticas y paralelismo

Esta tesis aborda el problema de ensamblado de fragmentos del genoma de un organismo mediante la utilización de técnicas metaheurísticas. La obtención de un ensamblado completo y de alta calidad de un genoma tiene implicaciones directas en la Biología y la Medicina. Esta tarea es particularmente compleja cuando se trabaja con genomas de gran tamaño, como es el caso de la mayoría de los eucariotas (animales, plantas y hongos). Razón por la cual, es sumamente necesario contar con algoritmos ensambladores que permitan obtener secuencias genómicas de alta calidad en tiempos razonables y, así, proseguir de manera segura y eficiente con las etapas subsiguientes del proyecto de genómica.Eje: Tesis DoctoralesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas metaheurísticas avanzadas aplicadas a la resolución de problemas bioinformáticos

La finalidad de esta línea de investigación es el estudio y resolución de problemas del area Bioinformática mediante la utilización de métodos inteligentes. Particularmente, nuestro trabajo se enfoca en la resolución de problemas de secuenciamiento de un genoma por medio del diseño e implementación de nuevas técnicas metaheurísticas ya sean basadas en trayectoria como en población. También consideramos la posibilidad de hibridar y/o distribuir estos métodos dependiendo de la complejidad del problema a resolver.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Short Papers of the 8th Conference on Cloud Computing Conference, Big Data & Emerging Topics (JCC-BD&ET 2020)

Compilación de los short papers presentados en las 8vas Jornadas de Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics (JCC-BD&ET2020), llevadas a cabo en modalidad virtual durante septiembre de 2020 y organizadas por el Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-LIDI) y la Secretaría de Posgrado de la Facultad de Informática de la UNLP en colaboración con universidades de Argentina y del exterior.Facultad de Informátic

Configuration Analysis for Large Scale Feature Models: Towards Speculative-Based Solutions

Los sistemas de alta variabilidad son sistemas de software en los que la gestión de la variabilidad es una actividad central. Algunos ejemplos actuales de sistemas de alta variabilidad son el sistema web de gesión de contenidos Drupal, el núcleo de Linux, y las distribuciones Debian de Linux. La configuración en sistemas de alta variabilidad es la selección de opciones de configuración según sus restricciones de configuración y los requerimientos de usuario. Los modelos de características son un estándar “de facto” para modelar las funcionalidades comunes y variables de sistemas de alta variabilidad. No obstante, el elevado número de componentes y configuraciones que un modelo de características puede contener hacen que el análisis manual de estos modelos sea una tarea muy costosa y propensa a errores. Así nace el análisis automatizado de modelos de características con mecanismos y herramientas asistidas por computadora para extraer información de estos modelos. Las soluciones tradicionales de análisis automatizado de modelos de características siguen un enfoque de computación secuencial para utilizar una unidad central de procesamiento y memoria. Estas soluciones son adecuadas para trabajar con sistemas de baja escala. Sin embargo, dichas soluciones demandan altos costos de computación para trabajar con sistemas de gran escala y alta variabilidad. Aunque existan recusos informáticos para mejorar el rendimiento de soluciones de computación, todas las soluciones con un enfoque de computación secuencial necesitan ser adaptadas para el uso eficiente de estos recursos y optimizar su rendimiento computacional. Ejemplos de estos recursos son la tecnología de múltiples núcleos para computación paralela y la tecnología de red para computación distribuida. Esta tesis explora la adaptación y escalabilidad de soluciones para el analisis automatizado de modelos de características de gran escala. En primer lugar, nosotros presentamos el uso de programación especulativa para la paralelización de soluciones. Además, nosotros apreciamos un problema de configuración desde otra perspectiva, para su solución mediante la adaptación y aplicación de una solución no tradicional. Más tarde, nosotros validamos la escalabilidad y mejoras de rendimiento computacional de estas soluciones para el análisis automatizado de modelos de características de gran escala. Concretamente, las principales contribuciones de esta tesis son: • Programación especulativa para la detección de un conflicto mínimo y 1 2 preferente. Los algoritmos de detección de conflictos mínimos determinan el conjunto mínimo de restricciones en conflicto que son responsables de comportamiento defectuoso en el modelo en análisis. Nosotros proponemos una solución para, mediante programación especulativa, ejecutar en paralelo y reducir el tiempo de ejecución de operaciones de alto costo computacional que determinan el flujo de acción en la detección de conflicto mínimo y preferente en modelos de características de gran escala. • Programación especulativa para un diagnóstico mínimo y preferente. Los algoritmos de diagnóstico mínimo determinan un conjunto mínimo de restricciones que, por una adecuada adaptación de su estado, permiten conseguir un modelo consistente o libre de conflictos. Este trabajo presenta una solución para el diagnóstico mínimo y preferente en modelos de características de gran escala mediante la ejecución especulativa y paralela de operaciones de alto costo computacional que determinan el flujo de acción, y entonces disminuir el tiempo de ejecución de la solución. • Completar de forma mínima y preferente una configuración de modelo por diagnóstico. Las soluciones para completar una configuración parcial determinan un conjunto no necesariamente mínimo ni preferente de opciones para obtener una completa configuración. Esta tesis soluciona el completar de forma mínima y preferente una configuración de modelo mediante técnicas previamente usadas en contexto de diagnóstico de modelos de características. Esta tesis evalua que todas nuestras soluciones preservan los valores de salida esperados, y también presentan mejoras de rendimiento en el análisis automatizado de modelos de características con modelos de gran escala en las operaciones descrita

Network Size Estimation for Direct-to-Satellite IoT

International audienceThe worldwide adoption of the Internet of things (IoT) depends on the massive deployment of sensor nodes and timely data collection. However, installing the required ground infrastructure in remote or inaccessible areas can be economically unattractive or unfeasible. Cost-effective nanosatellites deployed in low Earth orbits (LEO) are emerging as an alternative solution: on-board IoT gateways provide access to remote IoT devices, according to direct-to-satellite IoT (DtS-IoT) architectures. One of the main challenges of DtS-IoT is to devise communication protocols that scale to thousands of highly constrained devices served by likewise constrained orbiting gateways. In this paper, we tackle this issue by first estimating the (varying) size of the device set underneath the (mobile) nanosatellite footprint. Then, we demonstrate applicability of the estimation when used to intelligently throttle DtS-IoT access protocols. Since recent works have shown that MAC protocols improve the throughput and energy efficiency of a DtS-IoT network when a network size estimation is available, we present here a novel and computationally-efficient network size estimator in DtS-IoT: our optimistic collision information (OCI) based estimator. We evaluate OCI's effectiveness with extensive simulations of DtS-IoT scenarios. Results show that when using network size estimations, the scalability of a frame slotted Aloha-based DtS-IoT network is boosted 8-fold, serving up to 4 × 10 3 devices, without energy efficiency penalties. We also show the effectiveness of the OCI mechanism given realistic detection ratios and demonstrate its low computational cost implementation, making it a strong candidate for network estimation in DtS-IoT

The feminist transformation of the US global justice movement, 1990-2007

This dissertation explores how feminists shaped the 1999 World Trade Organization (WTO) protests in Seattle and the broader global justice movement. In the 1980s and early 1990s, Seattle feminists began meeting and networking with their Global South counterparts, mainly through international conferences, where they gained knowledge about the impacts of neoliberal globalization and free trade policies on women around the world. When they returned home, they shared what they had learned with their communities and networks. When the WTO announced in January 1999 that it would hold its ministerial meeting in Seattle, these feminists were ready to act. Some pressured the national organizations involved in the protest planning process such as the AFL-CIO, Public Citizen, and the Sierra Club to address the struggles of poor people, women, and people of color in the US and around the world. Others pursued a strategy of separate organizing, employing creative methods of protest and holding workshops, forums, and other events that highlighted the disastrous consequences for marginalized people of the free trade policies promoted by the WTO. Following the protest, feminists’ role as organizers and theorists within the Global Justice Movement grew as they took on greater visibility and leadership. Following the 9/11 terrorist attacks, many helped shift the agenda of the movement away from large-scale protests, and towards efforts to build alternative solutions to free trade. To that end, they inaugurated a social forum process within the US that led to one of the most diverse gatherings of US activists in history