Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa consiste en utilizar para tareas de cómputo intensivo una GPGPU, pero se limita a problemas de paralelismo de datos. Este trabajo presenta una línea de I+D centrada en el desarrollo de un cluster de bajo costo destinado específicamente a resolver problemas de paralelismo de tareas. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, electrónica digital, arquitectura de computadoras y sistemas paralelos.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa consiste en utilizar para tareas de cómputo intensivo una GPGPU, pero se limita a problemas de paralelismo de datos. Este trabajo presenta una línea de I+D centrada en el desarrollo de un cluster de bajo costo destinado específicamente a resolver problemas de paralelismo de tareas. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, electrónica digital, arquitectura de computadoras y sistemas paralelos.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa consiste en utilizar para tareas de cómputo intensivo una GPGPU, pero se limita a problemas de paralelismo de datos. Este trabajo presenta una línea de I+D centrada en el desarrollo de un cluster de bajo costo destinado específicamente a resolver problemas de paralelismo de tareas. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, electrónica digital, arquitectura de computadoras y sistemas paralelos.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa consiste en utilizar para tareas de cómputo intensivo una GPGPU, pero se limita a problemas de paralelismo de datos. Este trabajo presenta una línea de I+D centrada en el desarrollo de un cluster de bajo costo destinado específicamente a resolver problemas de paralelismo de tareas. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, electrónica digital, arquitectura de computadoras y sistemas paralelos.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa consiste en utilizar para tareas de cómputo intensivo una GPGPU, pero se limita a problemas de paralelismo de datos. Este trabajo presenta una línea de I+D centrada en el desarrollo de un cluster de bajo costo destinado específicamente a resolver problemas de paralelismo de tareas. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, electrónica digital, arquitectura de computadoras y sistemas paralelos.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de base de datos de objetos en la construcción de software

En la década de los 90 nace la idea de nuevas bases de datos orientadas a objetos, que se pensaba podían revolucionar la persistencia de datos de los sistemas software. A pesar de que en la actualidad esto no es así, estamos en presencia de un resurgimiento del concepto de bases de datos de objetos, gracias a la aplicación de nuevas tecnologías de desarrollo orientadas a objetos, su implementación y a la gran cantidad de ventajas que proporciona la integración de las mismas. En las bases de datos de objetos la información se presenta mediante objetos como los presentes en la programación orientada a objetos, cuando se logra integrar las características de una base de datos con las de un lenguaje de programación orientado a objetos, el resultado es un sistema gestor de base de datos orientado a objetos (ODBMS). Hoy en día las ODBMS, son una buena elección para aquellos sistemas que necesitan de un buen rendimiento en la manipulación de tipos de datos complejos, proporcionando una integración transparente con el paradigma de desarrollo. Las limitaciones de esta tecnología están dadas por la novedad de los motores de base de datos existentes en el mercado, poca documentación, falta de recursos humanos preparados y especialmente la ausencia de cátedras con éstos contenidos en las Universidades. El objetivo principal del presente proyecto de investigación es demostrar las ventajas de utilizar ODBMS como reemplazo de bases de datos relacionales, permitiendo de esta manera la integración del desarrollo y la persistencia de objetos, solucionando los problemas ocasionados por el mapeo objeto-relacional.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de base de datos de objetos en la construcción de software

En la década de los 90 nace la idea de nuevas bases de datos orientadas a objetos, que se pensaba podían revolucionar la persistencia de datos de los sistemas software. A pesar de que en la actualidad esto no es así, estamos en presencia de un resurgimiento del concepto de bases de datos de objetos, gracias a la aplicación de nuevas tecnologías de desarrollo orientadas a objetos, su implementación y a la gran cantidad de ventajas que proporciona la integración de las mismas. En las bases de datos de objetos la información se presenta mediante objetos como los presentes en la programación orientada a objetos, cuando se logra integrar las características de una base de datos con las de un lenguaje de programación orientado a objetos, el resultado es un sistema gestor de base de datos orientado a objetos (ODBMS). Hoy en día las ODBMS, son una buena elección para aquellos sistemas que necesitan de un buen rendimiento en la manipulación de tipos de datos complejos, proporcionando una integración transparente con el paradigma de desarrollo. Las limitaciones de esta tecnología están dadas por la novedad de los motores de base de datos existentes en el mercado, poca documentación, falta de recursos humanos preparados y especialmente la ausencia de cátedras con éstos contenidos en las Universidades. El objetivo principal del presente proyecto de investigación es demostrar las ventajas de utilizar ODBMS como reemplazo de bases de datos relacionales, permitiendo de esta manera la integración del desarrollo y la persistencia de objetos, solucionando los problemas ocasionados por el mapeo objeto-relacional.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tecnologías de la información y de las comunicaciones aplicadas a problemas de agricultura regional

Se presenta una línea de I+D de gran interés regional, aplicada al problema de racionalización y uso adecuado del agua para riego de cultivos en climas áridos. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, arquitectura de computadoras, investigación operativa, bases de datos y análisis de sistemas. Los problemas provienen de empresas del medio, que a su vez se benefician de los resultados obtenidos. Se debe notar que en los proyectos participan alumnos avanzados activamente, por lo que los desarrollos propuestos convergen en tesinas de grado de la Ingeniería en Sistemas de la UNdeC.Eje: Innovación en Sistemas de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI