Análisis del desempeño de aplicaciones paralelas con openMP en dispositivos móviles multicore, caso de estudio: multiplicación de matrices

El presente trabajo analiza el desempeño de procesadores multicore en dispositivos móviles al ejecutar una aplicación paralela implementada con OpenMP y C. La arquitectura multicore ha sido la respuesta de los fabricantes de microprocesadores a los problemas de eficiencia energética que se presentan al incrementar la frecuencia del reloj para incrementar el desempeño de procesadores de un solo núcleo. Esta arquitectura reúne varias unidades de procesamiento energéticamente eficientes en un solo microprocesador. Sin embargo para explotar el potencial del conjunto de núcleos, las aplicaciones deberán diseñarse bajo el paradigma de computación paralela. Se aplicó una metodología de programación multi-hilos, propuesta por Intel, para la implementación de una aplicación que multiplica matrices en paralelo. Esta aplicación se ejecutó en tres diferentes dispositivos móviles. Los resultados obtenidos muestran un incremento en el desempeño de la aplicación al incrementar el número de núcleos que participan en la ejecución, con un nivel de eficiencia del sistema de al menos el 88% en un procesador quad-core.Palabras Clave: Android, NDK, OpenMP, Programación Paralela

INTERNET DE LAS COSAS PARA CONTROLAR EL ENCENDIDO Y APAGADO DE AIRES ACONDICIONADOS Y LUMINARIAS

ResumenEl proyecto constó de un circuito eléctrico para control de las luces y el aire acondicionado en un cubículo del edificio de profesores de tiempo completo de la carrera de sistemas computacionales. El prototipo fue desarrollado a través de la placa NodeMcu V0.9, una propuesta open source para integrar Internet de las cosas mediante el módulo ESP8266, el cual dispone de acceso a wifi. Por lo tanto, el control que se propuso es por medio de una dirección web cuyo acceso fue a través de cualquier dispositivo que posea un navegador de Internet. Este módulo se conectó a las redes inalámbricas disponibles en la Institución y, su función principal fue encender y apagar las luces y el aire acondicionado mediante un led transmisor IR. Lo anterior, tuvo la finalidad de controlar de manera adecuada los horarios destinados para las luces y los aires acondicionados acorde a los lineamientos del sistema de gestión de calidad del Instituto para el ahorro de consumo de la energía eléctrica.Palabras Clave: Ahorro de energía, internet de las cosas, solución tecnológica, NodeMcu. AbstractThe project was of an electrical circuit to control lights and air conditioner, it was been developed in the office one full time professor computational systems degree. The prototype it was been implemented in the electronic board NodeMcu V0.9, a proposal to integrate open source Internet of Things by the ESP8266 module, which has access to wifi. Therefore, the proposed control is via a web address to which access is via any device that has an Internet browser. This module connects to available wireless networks in the institution and its main function is to turn on and turn off lights and air conditioner by an IR transmission led. Above, it seeks to control correctly the schedules for lighting and air conditioners according to the guidelines of quality management system of the Institute for saving electricity consumption.Keywords: Energy saving, internet of things, technological solution, NodeMcu

ANÁLISIS DE DATOS SEMIESTRUCTURADOS CON FORMATO JSON EN EL SISTEMA DE ARCHIVOS DISTRIBUIDOS HADOOP

El presente trabajo de investigación demuestra el proceso de tratamiento para datos semi-estructurados en formato JSON, por medio de técnicas de Big Data.  Para su desarrollo se empleó como herramienta principal la distribución de Linux Cloudera, este sistema operativo contiene un entorno de trabajo para gestionar información masiva y herramientas para el procesamiento de datos estructurados y semi-estructurados.  Para la demostración, se trabajó con un caso de estudio que contiene la información de contaminación del estado de México, los indicadores analizados son: ozono, dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno, monóxido de carbono y partículas suspendidas pm10.

ANÁLISIS DEL RENDIMIENTO DE PROCESADORES MULTINÚCLEO EMBEBIDOS EN DISPOSITIVOS DIGITALES AL EJECUTAR APLICACIONES PARALELAS

ResumenEsta investigación ha sido posible gracias a las facilidades brindadas por el Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán y la Universidad Autónoma de Yucatán. El presente trabajo analiza el rendimiento de procesadores multinúcleo embebidos en dispositivos digitales al ejecutar aplicaciones paralelas desarrolladas con Python, C++, OpenMP y Boost. El rendimiento es analizado a partir de la medición y cálculo de tres indicadores: tiempo de ejecución, aceleración y eficiencia. Los procesadores multinúcleo reúnen varias unidades de procesamiento energéticamente eficientes en un solo microprocesador, pudiendo ser aprovechados al máximo si las aplicaciones se diseñan bajo el paradigma de computación paralela. Se aplicó la metodología de programación paralela en espiral para la implementación de dos aplicaciones: multiplicación de matrices y convolución de imágenes. Se ejecutaron en diversos dispositivos digitales con procesador multinúcleo embebido registrando los tiempos de ejecución para su análisis. Los resultados demostraron la mejora del rendimiento al reducir el 73% del tiempo total de ejecución, alcanzando eficiencia de hasta 94% con cuatro núcleos.Palabras Claves: Boost, OpenMP, procesador multinúcleo, programación paralela. AbstractThis research has been possible thanks to the support made by the Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán and Universidad Autónoma de Yucatán facilities. In this document the performance of embedded multicore processors in digital devices is analyzed when running parallel applications developed using Python, C ++, OpenMP and Boost. Analysis of performance is based on three indicators: execution time, speed-up and efficiency. Multicore processors cluster several energy-efficient processing units in a single microprocessor and its best performance can be achieved if the applications are designed using the parallel computing. A spiral methodology for parallel programming was applied to implement two applications: matrix multiplication and image convolution. A variety of digital devices with embedded multicore processors were used to execute the programs and record execution times for analysis. The results showed an improvement in performance by reducing 73% of the total execution time, reaching up to 94% efficiency with four cores.Keywords: Boost, OpenMP, multicore processor, parallel computing

SISTEMA DE MONITOREO DE ANÁLISIS CLÍNICOS POR MEDIO DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES

ResumenSe estima que de 1995 a la fecha el número de personas que viven con diabetes se ha triplicado, la cifra actual llega a más de 347 millones de personas en el mundo que viven con diabetes; por otro lado el número de mexicanos adultos diagnosticados con diabetes podría no ser exacto puesto que algunas personas no saben de qué tienen esta condición médica, debido a que no tienen una revisión o no monitorean su salud; derivado a ello no solo esta enfermedad pueden contraer, sino que pueden tener otras complicaciones y las personas no lo saben. Es por ello que el uso de la tecnología ha venido a ser una herramienta de prevención; es así que la salud es uno de los campos que más se está beneficiando de esta revolución y cada día están surgiendo nuevas aplicaciones con el fin de ayudarnos a mejorar nuestro bienestar; aumentar la información que tenemos de aspectos relacionados con nuestra salud o para mejorar la gestión y el control de distintas enfermedades. En el presente artículo, se demuestra el resultado del desarrollo de una aplicación móvil, que permite el monitoreo de los análisis clínicos por medio de reconocimiento de patrones; para el cuidado y la prevención de la salud usando cintas PH.Palabra(s) Clave: Análisis Clínicos, Aplicación, Cintas PH, Monitoreo, Salud, Tecnología. CLINICAL ANALYSIS MONITORING SYSTEM BY MEANS OF PATTERN RECOGNITIONAbstractIt is estimated that from 1995 to date the number of people living with diabetes has tripled, the current figure reaches more than 347 million people in the world living with diabetes; On the other hand, the number of adult Mexicans diagnosed with diabetes may not be accurate since some people do not know what they have this medical condition, because they do not have a review or do not monitor their health; derived to it not only this disease can contract, but can have other complications and people do not know it. That is why the use of technology has become a tool for prevention; this is how health is one of the fields that is benefiting most from this revolution and new applications are emerging every day in order to help us improve our well-being; increase the information we have about aspects related to our health or to improve the management and control of different diseases. In the present article, the result of the development of a mobile application is demonstrated, which allows the monitoring of clinical analyzes by means of pattern recognition; for the care and prevention of health using PH tapes.Keywords: Application, Clinical analysis, Health, Monitoring, PH Tapes, Technology

CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN PARA APOYO AL DIAGNÓSTICO DE DIABETES (CONSTRUCTION OF A PREDICTION MODEL TO SUPPORT THE DIABETES DIAGNOSIS)

ResumenEn el presente trabajo se procesaron datos relevantes de 768 pacientes para apoyar en la predicción de diabetes de las personas. Entre las variables consideradas en el estudio se emplearon: glucosa, presión sanguínea, insulina, edad, entre otros, por medio de sistemas de aprendizaje automático y sistemas expertos con aprendizaje supervisado para generar árboles de decisión, así como el análisis de resultados del algoritmo de predicción J48, con las herramientas BigML y Weka, respectivamente. Esta investigación será la base para desarrollar un sistema experto que apoye los diagnósticos de diabetes en comunidades rurales que carezcan de personal médico o equipo.Palabra(s) Clave: Aprendizaje supervisado, BigML, Machine Learning, Sistema experto, Weka. AbstractIn the present work, relevant data of 768 patients were processed to help the prediction of diabetes in people. Among the variables considered in the study were used: glucose, blood pressure, insulin, age, to name a few, through of machine learning and expert systems with supervised learning to generate decision trees, as well as the analysis of results of prediction algorithm J48, using the BigML and Weka tools, respectively. This research will be the start for developing an expert system that helps diabetes diagnoses in marginalized people that lack doctors or equipment.Keywords: BigML, Expert system, Machine Learning, Supervised learning, Weka

APLICACIÓN DE INTERNET DE LAS COSAS PARA IDENTIFICAR FACTORES DE RIESGO EN AMBIENTES INDUSTRIALES (INTERNET OF THINGS APPLICATION TO IDENTIFY RISK FACTORS IN INDUSTRIAL ENVIRONMENTS)

Resumen El presente trabajo emplea el modelo de referencia de Internet de las Cosas (IoT), para el desarrollo de una aplicación que permita leer las variables que reflejan factores de riesgo en ambientes industriales por medio de sensores que obtienen el valor de: luminosidad, temperatura, humedad, gases naturales, humo y flama, conectados a una placa de código abierto que envía los datos a un repositorio de almacenamiento en la nube. Por medio de esta aplicación se registró información en tiempo real de un taller industrial, permitiendo identificar el comportamiento de la variación de los niveles registrados por los dispositivos electrónicos. Se observó el comportamiento de esta información por medio de gráficas y tendencias generadas con ThingSpeak y MatLab, dando paso a la generación de conocimiento para toma de decisiones por parte de los administradores del taller industrial, tal como afirma Covarrubias et al. en 2018 al indicar que se han de aprovechar métodos descriptivos y predictivos para proponer y facilitar la toma de decisiones, encontrando medidas correctivas o de mejora. Palabra(s) Clave: Internet de las cosas, Multiplexor, NodeMCU, Sensores, ThingSpeak. Abstract This research uses the Internet of Things (IoT) reference model, for the development of an application that allows reading variables that reflect risk factors in industrial environments through sensors that obtain the value of: luminosity, temperature, humidity , natural gases, smoke and flame, connected to an open-source board that sends the data to a cloud storage repository. Through this application, real-time information from an industrial workshop was recorded, allowing the identification of the variation behavior of the levels recorded by electronic devices. The behavior of this information was observed through graphs and trends generated with ThingSpeak and MatLab, giving way to the generation of knowledge for decision-making by the administrators of the industrial workshop, as stated by Covarrubias et al. in 2018, indicating that descriptive and predictive methods have to be used to propose and facilitate decision-making, finding corrective or improvement measures. Keywords: Internet of things, Multiplexer, NodeMCU, Sensors, ThingSpeak

ANÁLISIS COMPUTACIONAL DE FACTORES INTRÍNSECOS EN CULTIVO IN VITRO DE LA STEVIA REBAUDIANA MORITA II (COMPUTATIONAL ANALYSIS OF INTRINSIC FACTORS IN CULTIVATION IN THE VITRO OF THE ESTEVIA REBAUDIANA MORITA II)

ResumenPor medio de la aplicación de la metodología en V, se desarrolló un sistema para el censado y análisis del pH, temperatura, humedad y luminosidad que intervienen en la micropropagación in vitro de la Stevia reubadiana morita II. La lectura de las variables se realizó con sensores conectados a la placa de Internet de las Cosas NodeMCU, la cual envía la información a un servidor Raspberry Pi por medio del protocolo MQTT; presentando mejoras en precisión de la medición de los valores, con respecto al método tradicional. A partir de los factores analizados del cultivo, se generó un modelo de comportamiento e identificaron los valores medios para el mejor escenario de cultivo de la especie estudiada. Los resultados de esta investigación podrán ser empleados como modelo para el estudio de otros cultivos in vitro.Palabra(s) Clave: Internet de las Cosas, Micropropagación, MQTT, Modelo en V, NodeMCU. AbstractThrough the application of the V methodology, a system was developed for the sensing and analysis of pH, temperature, humidity and luminosity that intervene in the in vitro micropropagation of stevia reubadiana morita II. The reading of the variables was done with sensors connected to the Internet plate of the NodeMCU Things, which sends the information to a Raspberry Pi server through the MQTT protocol; presenting improvements in the precision of the measurement of the values, with respect to the traditional method. From the analyzed factors of the crop, a behavior model was generated and they identified the average values for the best environment of cultivation of the studied species. The results of this research may be used as a model for the study of other in vitro crops.Keywords: Internet of Things, Micropropagation, MQTT, NodeMCU, V Model

SISTEMA RECOMENDADOR PARA EL CULTIVO DE LA PITAHAYA (RECOMMENDER SYSTEM FOR THE PITAHAYA CROP)

Resumen En el presente trabajo se empleó la metodología de Brulé, enfocada a sistemas expertos, con el objetivo de construir un sistema recomendador de mejores prácticas en el cultivo de la pitahaya, para que los productores del Sur del estado de Yucatán identifiquen sus áreas de oportunidad y apliquen las recomendaciones, para incrementar la calidad de su producción. Por medio de entrevistas abiertas guiadas y observación directa en las áreas de cultivo, se obtuvo la base de conocimiento, a partir del cual se definieron las reglas del sistema para su programación en lenguaje Prolog. Al finalizar el desarrollo y probarlo en un entorno limitado y controlado, se observó que el 88% de los productores no expertos identificaron algún área de oportunidad para aplicar en su entorno de producción. Esta investigación permitió identificar y procesar años de experiencia de los productores expertos, para compartir con las siguientes generaciones, estableciendo un legado social y cultural. Palabras Clave: Inteligencia artificial, Pitahaya, Prolog, Sistemas expertos. Abstract This research, the Brulé methodology was used, focused on expert systems, with the objective of building a system for recommending best practices in the pitahaya crop, so that producers of Southern of Yucatán can identify their areas of opportunity and apply the recommendations, to increase the quality of their production. Through guided open interviews and direct observation in the cultivation areas, the knowledge base was obtained to define the rules of the system for programming in prolog language. Upon completion of development and testing in a limited and controlled environment, it was observed that 88% of non-expert producers identified some area of opportunity to apply in their production environment. This research allowed us to identify and process years of experience of expert producers, to share with the following generations, establishing a social and cultural legacy. Keywords: Artificial intelligence, Expert systems, Pitahaya, Prolog