Método de reducción de incertidumbre basado en algoritmos evolutivos paralelos orientado a procesos de predicción

El modelado matemático, la simulación, la visualización, la programación y la computación de alto rendimiento, propician el estudio de problemas que resultan muy complejos, demandantes de tiempo y espacio (en términos de memoria y almacenamiento), e incluso muy peligrosos por los riesgos humanos y/o ambientales que conllevan. Sin embargo, aún cuando la formulación del modelo y el algoritmo de implementación estén libres de errores, es muy difícil que el simulador ofrezca una salida fiel a la situación real que se desea representar dada la incertidumbre introducida tanto por las expresiones que pueden no responder a un modelo estrictamente matemático como por las limitaciones de la representación numérica inherente a la arquitectura del hardware subyacente. De esta manera, la reducción de incertidumbre constituye un proceso muy importante para lograr predicciones más precisas. Un problema concreto dentro de las limitaciones de los modelos suele estar relacionado con la gran cantidad de parámetros de entrada que deben manejar. Dichos parámetros suelen presentar algún tipo de incertidumbre debido a la imposibilidad de medirlos en tiempo real, y por lo tanto es común que deba recurrirse a la utilización de estimaciones producto de medidas indirectas. El proyecto aquí comentado propone el diseño y desarrollo de un método, basado en Algoritmos Evolutivos Paralelos, HPC y Estadística, para reducir la incertidumbre de los parámetros de entrada en procesos de predicción de propagación.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de aplicaciones paralelo/distribuidas orientadas a la predicción de incendios forestales

La problemática existente a raíz de la falta de exactitud presente en los parámetros de entrada en cualquier modelo científico o físico, puede producir consecuencias dramáticas en la salida del mismo si se trata éste de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos y herramientas informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de los valores de entrada para lograr así una predicción lo más confiable posible por parte del modelo en cuestión. En el caso concreto de los incendios forestales, la simulación de la propagación constituye un desafío desde el punto de vista computacional, dada la complejidad que involucran los modelos, los métodos numéricos y la administración de los recursos. La clase de métodos que aborda nuestra línea de investigación constituye una importante herramienta para la prevención y predicción, dado que provee información acerca del posible comportamiento del fuego y las zonas que corren mayor peligro.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Método de reducción de incertidumbre basado en algoritmos evolutivos paralelos orientado a procesos de predicción

El modelado matemático, la simulación, la visualización, la programación y la computación de alto rendimiento, propician el estudio de problemas que resultan muy complejos, demandantes de tiempo y espacio (en términos de memoria y almacenamiento), e incluso muy peligrosos por los riesgos humanos y/o ambientales que conllevan. Sin embargo, aún cuando la formulación del modelo y el algoritmo de implementación estén libres de errores, es muy difícil que el simulador ofrezca una salida fiel a la situación real que se desea representar dada la incertidumbre introducida tanto por las expresiones que pueden no responder a un modelo estrictamente matemático como por las limitaciones de la representación numérica inherente a la arquitectura del hardware subyacente. De esta manera, la reducción de incertidumbre constituye un proceso muy importante para lograr predicciones más precisas. Un problema concreto dentro de las limitaciones de los modelos suele estar relacionado con la gran cantidad de parámetros de entrada que deben manejar. Dichos parámetros suelen presentar algún tipo de incertidumbre debido a la imposibilidad de medirlos en tiempo real, y por lo tanto es común que deba recurrirse a la utilización de estimaciones producto de medidas indirectas. El proyecto aquí comentado propone el diseño y desarrollo de un método, basado en Algoritmos Evolutivos Paralelos, HPC y Estadística, para reducir la incertidumbre de los parámetros de entrada en procesos de predicción de propagación.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación paramétrica paralela. Aplicación a modelos de predicción de inundaciones.

El modelado y la simulación de inundaciones provocadas por el desborde de ríos brinda sistemas computacionales para el estudio y la predicción de estos fenómenos naturales, con el objetivo de pronosticar su comportamiento. Estos sistemas necesitan tomar gran cantidad de datos de entrada para aumentar su precisión, como también deben generar múltiples escenarios para cubrir todas las situaciones de riesgo. Por esto, son de cómputo intensivo y pueden tomar días de procesamiento hasta lograr resultados. A este problema se le suma la falta de certeza en los valores de los datos de entrada del proceso. Mediante la programación paralela y los avances en cómputo de alto rendimiento en clusters de computadoras, se pretende atenuar el problema de la incertidumbre de los datos de entrada y optimizar el proceso de predicción mediante la simulación de múltiples escenarios. Con este trabajo se pretende desarrollar una metodología para optimizar la predicción de inundaciones provocadas por el desborde de ríos, en principio de llanuras o planicies, y en particular en la Cuenca del Río Salado o en el Paraná Medio.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación paramétrica paralela. Aplicación a modelos de predicción de inundaciones.

El modelado y la simulación de inundaciones provocadas por el desborde de ríos brinda sistemas computacionales para el estudio y la predicción de estos fenómenos naturales, con el objetivo de pronosticar su comportamiento. Estos sistemas necesitan tomar gran cantidad de datos de entrada para aumentar su precisión, como también deben generar múltiples escenarios para cubrir todas las situaciones de riesgo. Por esto, son de cómputo intensivo y pueden tomar días de procesamiento hasta lograr resultados. A este problema se le suma la falta de certeza en los valores de los datos de entrada del proceso. Mediante la programación paralela y los avances en cómputo de alto rendimiento en clusters de computadoras, se pretende atenuar el problema de la incertidumbre de los datos de entrada y optimizar el proceso de predicción mediante la simulación de múltiples escenarios. Con este trabajo se pretende desarrollar una metodología para optimizar la predicción de inundaciones provocadas por el desborde de ríos, en principio de llanuras o planicies, y en particular en la Cuenca del Río Salado o en el Paraná Medio.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI