Combining learning and optimization for transprecision computing

The growing demands of the worldwide IT infrastructure stress the need for reduced power consumption, which is addressed in so-called transprecision computing by improving energy efficiency at the expense of precision. For example, reducing the number of bits for some floating-point operations leads to higher efficiency, but also to a non-linear decrease of the computation accuracy. Depending on the application, small errors can be tolerated, thus allowing to fine-tune the precision of the computation. Finding the optimal precision for all variables in respect of an error bound is a complex task, which is tackled in the literature via heuristics. In this paper, we report on a first attempt to address the problem by combining a Mathematical Programming (MP) model and a Machine Learning (ML) model, following the Empirical Model Learning methodology. The ML model learns the relation between variables precision and the output error; this information is then embedded in the MP focused on minimizing the number of bits. An additional refinement phase is then added to improve the quality of the solution. The experimental results demonstrate an average speedup of 6.5% and a 3% increase in solution quality compared to the state-of-the-art. In addition, experiments on a hardware platform capable of mixed-precision arithmetic (PULPissimo) show the benefits of the proposed approach, with energy savings of around 40% compared to fixed-precision

Proposed Consistent Exception Handling for the BLAS and LAPACK

Numerical exceptions, which may be caused by overflow, operations like division by 0 or sqrt(-1), or convergence failures, are unavoidable in many cases, in particular when software is used on unforeseen and difficult inputs. As more aspects of society become automated, e.g., self-driving cars, health monitors, and cyber-physical systems more generally, it is becoming increasingly important to design software that is resilient to exceptions, and that responds to them in a consistent way. Consistency is needed to allow users to build higher-level software that is also resilient and consistent (and so on recursively). In this paper we explore the design space of consistent exception handling for the widely used BLAS and LAPACK linear algebra libraries, pointing out a variety of instances of inconsistent exception handling in the current versions, and propose a new design that balances consistency, complexity, ease of use, and performance. Some compromises are needed, because there are preexisting inconsistencies that are outside our control, including in or between existing vendor BLAS implementations, different programming languages, and even compilers for the same programming language. And user requests from our surveys are quite diverse. We also propose our design as a possible model for other numerical software, and welcome comments on our design choices

Giving RSEs a Larger Stage through the Better Scientific Software Fellowship

The Better Scientific Software Fellowship (BSSwF) was launched in 2018 to foster and promote practices, processes, and tools to improve developer productivity and software sustainability of scientific codes. BSSwF's vision is to grow the community with practitioners, leaders, mentors, and consultants to increase the visibility of scientific software production and sustainability. Over the last five years, many fellowship recipients and honorable mentions have identified as research software engineers (RSEs). This paper provides case studies from several of the program's participants to illustrate some of the diverse ways BSSwF has benefited both the RSE and scientific communities. In an environment where the contributions of RSEs are too often undervalued, we believe that programs such as BSSwF can be a valuable means to recognize and encourage community members to step outside of their regular commitments and expand on their work, collaborations and ideas for a larger audience.Comment: submitted to Computing in Science & Engineering (CiSE), Special Issue on the Future of Research Software Engineers in the U

Análisis genético preliminar para el estudio de las interacciones intraespecíficas de oso pardo de la Cordillera Cantábrica

XIV Congreso de la Sociedad Española para la Conservación y Estudio de los Mamíferos (SECEM), Jaca, 5-8 diciembre de 2019.El rascado en los árboles juega un papel fundamental en la comunicación intraespecífica de los osos pardos (Ursus arctos), cuyas áreas de campeo a menudo se encuentran solapadas. A través de estos mensajes, los osos son capaces de reconocer a todos los individuos de su zona sin necesidad de interacciones directas. Se ha demostrado que los osos pardos invierten una parte de su tiempo en la búsqueda activa de las señales químicas dejadas por los conspecíficos como parte esencial de su red de comunicación. El presente trabajo busca descubrir: (a) la red social existente en torno a los árboles de rascado (o árboles de marcaje) del occidente de la Cordillera Cantábrica (n= 18 árboles de rascado); (b) los patrones de marcaje a lo largo de todo el año (n= 32 árboles de rascado); así como(c) entender dinámicas de envejecimiento en la población sujeta a estudio, mediante la toma de muestras de pelo depositado en trampas no lesivas, situadas en Asturias y León, tras el rascado. La recogida de los pelos se ha realizado mensualmente durante un período de un año, por lo que disponemos de un volumen total de 216 muestras, cada una de ellas con material de distintos ejemplares de oso. Se ha realizado la extracción genética de cada pelo con un total de ocho folículos pilosos por muestra, de forma que la posibilidad de error disminuya al 5% y se obtenga una concentración de ADN nuclear suficiente para su identificación. Para la determinación del individuo, sexo y rango de edad se han escogido siete marcadores microsatélites, descritos como los más informativos para este fin. La población occidental es la que cuenta con el mayor número de individuos de la población pero, en base a los resultados preliminares y debido a la limitada variabilidad genética es necesario determinar si es suficiente para realizar una correcta identificación individual. Datos preliminares muestran que los patrones anuales en el rascado se han estudiado como una variable en torno a la época del año, siendo los meses de abril a septiembre de los que mayor cantidad de pelo se obtiene, así como en los meses en torno a la hibernación cuando se denota una reducción en el comportamiento de rascado coincidente con su disminución de actividad

Experiencias en el aula: segundo encuentro de prácticas pedagógicas innovadoras

Experiencias de profesores en su quehacer en los distintos ambientes de aprendizaje presenciales y a distancia.La segunda entrega de Experiencias en el aula es una publicación anual que recoge las ponencias ganadoras presentadas en el Segundo Encuentro de Prácticas Pedagógicas Innovadoras, organizado por el Centro de Excelencia Docente aeiou, de la Vicerrectoría General Académica de la Corporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO Todas las ponencias publicadas en la segunda entrega de Experiencias en el aula fueron seleccionadas por evaluadores externos durante la convocatoria al Segundo Encuentro de Prácticas Pedagógicas Innovadoras en el que fueron presentadas; este evento, organizado por el Centro de Excelencia Docente aeiou, y la Vicerrectoría General Académica de la Corporación Universitaria Minuto de Dios- UNIMINUTO, tuvo lugar los días 9 y 10 de octubre de 2017

Ciencia Odontológica 2.0

Libro que muestra avances de la Investigación Odontológica en MéxicoEs para los integrantes de la Red de Investigación en Estomatología (RIE) una enorme alegría presentar el segundo de una serie de 6 libros sobre casos clínicos, revisiones de la literatura e investigaciones. La RIE está integrada por cuerpos académicos de la UAEH, UAEM, UAC y UdeG

Retrospective evaluation of whole exome and genome mutation calls in 746 cancer samples

Funder: NCI U24CA211006Abstract: The Cancer Genome Atlas (TCGA) and International Cancer Genome Consortium (ICGC) curated consensus somatic mutation calls using whole exome sequencing (WES) and whole genome sequencing (WGS), respectively. Here, as part of the ICGC/TCGA Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) Consortium, which aggregated whole genome sequencing data from 2,658 cancers across 38 tumour types, we compare WES and WGS side-by-side from 746 TCGA samples, finding that ~80% of mutations overlap in covered exonic regions. We estimate that low variant allele fraction (VAF < 15%) and clonal heterogeneity contribute up to 68% of private WGS mutations and 71% of private WES mutations. We observe that ~30% of private WGS mutations trace to mutations identified by a single variant caller in WES consensus efforts. WGS captures both ~50% more variation in exonic regions and un-observed mutations in loci with variable GC-content. Together, our analysis highlights technological divergences between two reproducible somatic variant detection efforts