Distributed execution of bigraphical reactive systems

The bigraph embedding problem is crucial for many results and tools about bigraphs and bigraphical reactive systems (BRS). Current algorithms for computing bigraphical embeddings are centralized, i.e. designed to run locally with a complete view of the guest and host bigraphs. In order to deal with large bigraphs, and to parallelize reactions, we present a decentralized algorithm, which distributes both state and computation over several concurrent processes. This allows for distributed, parallel simulations where non-interfering reactions can be carried out concurrently; nevertheless, even in the worst case the complexity of this distributed algorithm is no worse than that of a centralized algorithm

Horizontally distributed inference of deep neural networks for AI-enabled IoT

Motivated by the pervasiveness of artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) in the current “smart everything” scenario, this article provides a comprehensive overview of the most recent research at the intersection of both domains, focusing on the design and development of specific mechanisms for enabling a collaborative inference across edge devices towards the in situ execution of highly complex state-of-the-art deep neural networks (DNNs), despite the resource-constrained nature of such infrastructures. In particular, the review discusses the most salient approaches conceived along those lines, elaborating on the specificities of the partitioning schemes and the parallelism paradigms explored, providing an organized and schematic discussion of the underlying workflows and associated communication patterns, as well as the architectural aspects of the DNNs that have driven the design of such techniques, while also highlighting both the primary challenges encountered at the design and operational levels and the specific adjustments or enhancements explored in response to them.Agencia Estatal de Investigación | Ref. DPI2017-87494-RMinisterio de Ciencia e Innovación | Ref. PDC2021-121644-I00Xunta de Galicia | Ref. ED431C 2022/03-GR

Web-based Stereoscopic Collaboration for Medical Visualization

Medizinische Volumenvisualisierung ist ein wertvolles Werkzeug zur Betrachtung von Volumen- daten in der medizinischen Praxis und Lehre. Eine interaktive, stereoskopische und kollaborative Darstellung in Echtzeit ist notwendig, um die Daten vollständig und im Detail verstehen zu können. Solche Visualisierung von hochauflösenden Daten ist jedoch wegen hoher Hardware- Anforderungen fast nur an speziellen Visualisierungssystemen möglich. Remote-Visualisierung wird verwendet, um solche Visualisierung peripher nutzen zu können. Dies benötigt jedoch fast immer komplexe Software-Deployments, wodurch eine universelle ad-hoc Nutzbarkeit erschwert wird. Aus diesem Sachverhalt ergibt sich folgende Hypothese: Ein hoch performantes Remote- Visualisierungssystem, welches für Stereoskopie und einfache Benutzbarkeit spezialisiert ist, kann für interaktive, stereoskopische und kollaborative medizinische Volumenvisualisierung genutzt werden. Die neueste Literatur über Remote-Visualisierung beschreibt Anwendungen, welche nur reine Webbrowser benötigen. Allerdings wird bei diesen kein besonderer Schwerpunkt auf die perfor- mante Nutzbarkeit von jedem Teilnehmer gesetzt, noch die notwendige Funktion bereitgestellt, um mehrere stereoskopische Präsentationssysteme zu bedienen. Durch die Bekanntheit von Web- browsern, deren einfach Nutzbarkeit und weite Verbreitung hat sich folgende spezifische Frage ergeben: Können wir ein System entwickeln, welches alle Aspekte unterstützt, aber nur einen reinen Webbrowser ohne zusätzliche Software als Client benötigt? Ein Proof of Concept wurde durchgeführt um die Hypothese zu verifizieren. Dazu gehörte eine Prototyp-Entwicklung, deren praktische Anwendung, deren Performanzmessung und -vergleich. Der resultierende Prototyp (CoWebViz) ist eines der ersten Webbrowser basierten Systeme, welches flüssige und interaktive Remote-Visualisierung in Realzeit und ohne zusätzliche Soft- ware ermöglicht. Tests und Vergleiche zeigen, dass der Ansatz eine bessere Performanz hat als andere ähnliche getestete Systeme. Die simultane Nutzung verschiedener stereoskopischer Präsen- tationssysteme mit so einem einfachen Remote-Visualisierungssystem ist zur Zeit einzigartig. Die Nutzung für die normalerweise sehr ressourcen-intensive stereoskopische und kollaborative Anatomieausbildung, gemeinsam mit interkontinentalen Teilnehmern, zeigt die Machbarkeit und den vereinfachenden Charakter des Ansatzes. Die Machbarkeit des Ansatzes wurde auch durch die erfolgreiche Nutzung für andere Anwendungsfälle gezeigt, wie z.B. im Grid-computing und in der Chirurgie