Advances in artificial life, evolutionary computation and systems chemistry: 10th Italian workshop, WIVACE 2015 Bari, Italy, september 22-25, 2015 revised selected papers

4nononenoneRossi, F.; Mavelli, F.; Stano, P.; Caivano, D.Rossi, F.; Mavelli, F.; Stano, P.; Caivano, D

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp

Prototypische Realisierung einer mobilen Anwendung für die simultane Aktivitätsmessung mit Schrittzähler und EMG-Sensoren

Die Messung der körperlichen Aktivität ist Bestandteil diverser wissenschaftlicher Disziplinen, wie beispielsweise den Sport- und Gesundheitswissenschaften, wo die Erfassung von Aktivität zur Prävention und Rehabilitation eingesetzt wird. Diesbezüglich entwickelten sich im Laufe der Zeit eine Reihe von Technologien zur Erfassung unterschiedlicher Formen von körperlicher Aktivität. Die Elektromyographie (EMG) ermöglicht die spezifische digitale Erfassung der elektrischen Muskelaktivität von Lebewesen. Mit sogenannten Schrittzählern wird heutzutage die allgemeine körperliche Aktivität von Personen aufgezeichnet. In der vorliegenden Bachelor-Thesis wurden die beiden genannten Technologien in einer mobilen Software miteinander kombiniert, um so den Aktivitätsverlauf zwischen Schritten und Gesten digital abzubilden und zu analysieren. Die Erkenntnisse dieser Arbeit fliessen letztlich die Entwicklung einer Software ein, welche im Umfeld der Ergotherapie für die Analyse von Bewegungsabläufen verwendet wird