Dynamic Data Driven approach to improve theperformance of a river simulation

In this research we incorporate the contributions of the dynamic data driven systems development that is based on the possibility of incorporating data obtained in real time into an executing application, in particular a simulation. This paper reports on the first phase of our research in which we have used this idea to enhance the simulation quality of a river flow simulator by dynamic data inputs during the computational execution. We had presented an optimization methodology of this simulator model in previous works but in this opportunity, we could handle those time periods when a sudden level change takes place inthe river and we could improve the forecasting prediction. These results are the path towards the development of an automatic calibration framework fed with real-time data.Instituto de Investigación en InformáticaInstituto de Investigación en Informátic

Agile Tuning Method in Successive Steps for a River Flow Simulator

Scientists and engineers continuously build models to interpret axiomatic theories or explain the reality of the universe of interest to reduce the gap between formal theory and observation in practice. We focus our work on dealing with the uncertainty of the input data of the model to improve the quality of the simulation. To reduce this error, scientist and engineering implement techniques for model tuning and they look for ways to reduce their high computational cost. This article proposes a methodology for adjusting a simulator of a complex dynamic system that models the wave translation along rivers channels, with emphasis on the reduction of computation resources. We propose a simulator calibration by using a methodology based on successive adjustment steps of the model. We based our process in a parametric simulation. The input scenarios used to run the simulator at every step were obtained in an agile way, achieving a model improvement up to 50% in the reduction of the simulated data error. These results encouraged us to extend the adjustment process over a larger domain region.Trabajo publicado en Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, vol. 10862)Facultad de Informátic

Computing, a powerful tool for improving the parameters simulation quality in flood prediction

Floods have caused widespread damage throughout the world. Modelling and simulation provide solutions and tools which enable us to forecast and make necessary steps toward prevention. One problem that must be handled by physical systems simulators is the parameters uncertainty and their impact on output results, causing prediction errors. In this paper, we address input parameter uncertainty toward providing a methodology to tune a flood simulator and achieve lower error between simulated and observed results. The tuning methodology, through a parametric simulation technique, implements a first stage to find an adjusted set of critical parameters which will be used to validate the predictive capability of the simulator in order to reduce the disagreement between observed data and simulated results. We concentrate our experiments in three significant monitoring stations, located at the lower basin of the Paraná River in Argentina, and the percentage of improvement over the original simulator values ranges from 33 to 60%.Facultad de Informátic

Optimización y computación paralela aplicados a mejorar la predicción de un simulador de cauce de ríos

Este artículo presenta un método de optimización vía simulación que permite mejorar la predicción de un simulador computacional de cauces de ríos aprovechando los valiosos aportes del cómputo paralelo y distribuido. El problema a tratar para lograr este objetivo es la incertidumbre en los parámetros de entrada al modelo, pero buscar parámetros de simulación óptimos es un gran desafío, ya que el tamaño del espacio de búsqueda hace que sea un problema combinatorio con un alto costo de cómputo. La solución propuesta utiliza técnicas de optimización en el análisis de simulaciones, reduciendo el espacio de búsqueda e identificando regiones que permitan encontrar la configuración optima en tiempos razonables. Se obtiene una muy buena aceleración del procesamiento que es potenciado al implementar el método con técnicas del cómputo de alto rendimiento (HPC).XVI Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Computing, a powerful tool for improving the parameters simulation quality in flood prediction

Floods have caused widespread damage throughout the world. Modelling and simulation provide solutions and tools which enable us to forecast and make necessary steps toward prevention. One problem that must be handled by physical systems simulators is the parameters uncertainty and their impact on output results, causing prediction errors. In this paper, we address input parameter uncertainty toward providing a methodology to tune a flood simulator and achieve lower error between simulated and observed results. The tuning methodology, through a parametric simulation technique, implements a first stage to find an adjusted set of critical parameters which will be used to validate the predictive capability of the simulator in order to reduce the disagreement between observed data and simulated results. We concentrate our experiments in three significant monitoring stations, located at the lower basin of the Paraná River in Argentina, and the percentage of improvement over the original simulator values ranges from 33 to 60%.Facultad de Informátic

Metaheurísticas, búsqueda estocástica y cómputo eficiente en optimización aplicada

Las metaheurísticas son técnicas de optimización y resolución de problemas computacionales que toman inicialmente una solución factible, la cual es luego mejorada usando procedimientos heurísticos conocidos, como recocido simulado, algoritmos genéticos, búsqueda tabú y redes neuronales. La búsqueda estocástica está presente en estos métodos y su importancia reside en ser una herramienta general de optimización cuyo estudio puede aportar mejoras para las metaheurísticas y desarrollar variantes de ellas. Este proyecto propone estudiar propiedades teóricas y prácticas de estas técnicas y su aplicación en los problemas en los que trabajan sus integrantes, brindando metodologías para incrementar la eficiencia de los algoritmos involucrados y la confiabilidad de los resultados que producen. Estas metodologías aprovechan los avances en los métodos y técnicas de la computación eficiente y del cómputo en paralelo para desarrollar los algoritmos necesarios para validar las nuevas propuestas mediante casos de experimentación. La implementación de los algoritmos que permiten realizar las experiencias requiere la utilización de técnicas de las ciencias de los datos, del cómputo de alto rendimiento y métodos del campo de la optimización.Eje: Agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Técnicas de modelado y simulación para arquitecturas HPC y salud

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de diferentes técnicas de modelado y simulación para entornos de Cómputo en Altas Prestaciones (HPC, High Performance Computing). El enfoque del estudio es la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Además, se analizan los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse. Por otra parte, se ha llevado a cabo el desarrollo de un simulador para entornos en el área de salud, en el sector de emergencias hospitalarias y de propagación de enfermedades.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Técnicas de modelado y simulación en sistemas de HPC y salud

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de diferentes técnicas de modelado y simulación para entornos de Cómputo en Altas Prestaciones (HPC, High Performance Computing). El enfoque del estudio es la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Además, se analizan los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse. Por otra parte, se ha llevado a cabo el desarrollo de un simulador para entornos en el área de salud, en el sector de emergencias hospitalarias y de propagación de enfermedades.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Algoritmos paralelos y evaluacion de rendimiento en plataformas de cómputo de altas prestaciones

El eje central de la línea de I/D es investigar en temas de cómputo paralelo y distribuido de alto desempeño, tanto en lo referido a los fundamentos como a la construcción, evaluación y optimización de las aplicaciones en arquitecturas multiprocesador. Se aplican los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. También incluye la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona; con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid; y con el grupo Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) de la Universidad de Granada, entre otros.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones : Construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea de I/D lo constituye el estudio de temas de procesamiento paralelo y distribuido para cómputo de altas prestaciones, en lo referente a los fundamentos y a las aplicaciones. Incluye problemas de software asociados con el uso de arquitecturas multiprocesador. Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones usando algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, GPU, cloud), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos a distintos niveles), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los modelos y paradigmas paralelos, los algoritmos de asignación de procesos a procesadores (mapping y scheduling), el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente. Las arquitecturas pueden ser homogéneas o heterogéneas. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big-data, reconocimiento de patrones, entre otros), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. El proyecto coordina con otros dos en curso en el III-LIDI, relacionados con Arquitecturas Distribuidas y Paralelas y Sistemas de Software Distribuido. Existe colaboración, entre otros, con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Departamento de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona en la dirección de tesis de postgrado.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI