Simulación de aplicaciones paralelas y mecanismos de tolerancia a fallos

Durante los últimos años, los sistemas de cómputo de altas prestaciones hicieron posible el tratamiento de grandes volúmenes de datos a altísimas velocidades de procesamiento para aplicaciones comerciales y científicas. La evolución de las arquitecturas paralelas y el desarrollo de los mecanismos de tolerancia a fallos permiten que la ejecución de las aplicaciones se realice de manera confiable. Teniendo en cuenta que la configuración de recursos, el tipo de aplicación y los mecanismos de tolerancia a fallos influye en el comportamiento de un sistema paralelo, su estudio se lleva a cabo a través de herramientas de simulación que permiten representar el sistema. En virtud de esto, el Grupo de Ingeniería de Software desarrolló un simulador de clusters que permite parametrizar la configuración física de un cluster, y las características de cómputo y comunicación de aplicaciones M/W y SPMD. En este trabajo se presentan la línea de investigación abordada.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extensión de CluSim: Simulación de la arquitectura tolerante a fallos RADIC

Los sistemas de Cómputo de Altas Prestaciones se utilizan para desarrollar software en una gran cantidad de campos. Es evidente el creciente predominio e impacto de las aplicaciones del Cómputo de Altas Prestaciones (High Performance Computing - HPC) en la sociedad moderna. Sin embargo, la presencia de fallos en el hardware o software de computadores paralelos hace necesario el uso de mecanismos tolerantes a fallos para asegurar que las aplicaciones finalicen exitosamente. Para ello se ha desarrollado RADIC, una arquitectura transparente, descentralizada, flexible y escalable para tolerancia a fallos que provee alta disponibilidad en sistemas de paso de mensajes. La falta de disponibilidad física de grandes clusters y el hecho de estar ligado a una implementación específica de MPI como base, son las principales dificultades con las que se encontraron los desarrolladores de RADIC. Como una solución a estos problemas el presente proyecto de investigación propone el desarrollo de un entorno de simulación para RADIC basado en OMNeT++, a partir de CLUSIM (Simulador de clusters basado en OMNet++).Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al Modelado Termodinámico

Los problemas de optimización global involucrados en el cálculo y modelado termodinámico son complejos. La minimización global de TPDF (función de distancia al plano tangente) y G (función de Gibbs) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables (discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad). También los problemas de estimación de parámetros son difíciles de resolver, incluso para modelos termodinámicos simples. La naturaleza desafiante de los problemas de optimización global para cálculos y modelado termodinámico, destacó la necesidad de nuevas técnicas numéricas confiables. En diversos campos, las metaheurísticas demostraron ser tan efectivas como los métodos determinísticos, incluso en cálculos termodinámicos. Los resultados de estos estudios indicaron que dichos métodos estocásticos aun presentan limitaciones para resolver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al Modelado Termodinámico

Los problemas de optimización global involucrados en el cálculo y modelado termodinámico son complejos. La minimización global de TPDF (función de distancia al plano tangente) y G (función de Gibbs) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables (discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad). También los problemas de estimación de parámetros son difíciles de resolver, incluso para modelos termodinámicos simples. La naturaleza desafiante de los problemas de optimización global para cálculos y modelado termodinámico, destacó la necesidad de nuevas técnicas numéricas confiables. En diversos campos, las metaheurísticas demostraron ser tan efectivas como los métodos determinísticos, incluso en cálculos termodinámicos. Los resultados de estos estudios indicaron que dichos métodos estocásticos aun presentan limitaciones para resolver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al Modelado Termodinámico

Los problemas de optimización global involucrados en el cálculo y modelado termodinámico son complejos. La minimización global de TPDF (función de distancia al plano tangente) y G (función de Gibbs) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables (discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad). También los problemas de estimación de parámetros son difíciles de resolver, incluso para modelos termodinámicos simples. La naturaleza desafiante de los problemas de optimización global para cálculos y modelado termodinámico, destacó la necesidad de nuevas técnicas numéricas confiables. En diversos campos, las metaheurísticas demostraron ser tan efectivas como los métodos determinísticos, incluso en cálculos termodinámicos. Los resultados de estos estudios indicaron que dichos métodos estocásticos aun presentan limitaciones para resolver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a problemas científico-tecnológicos

Cada vez es más intensivo el uso de técnicas de inteligencia artificial en la mayoría de las actividades humanas y en particular, en el área científicotecnológico. Algunas de las áreas, que muestran tanto la diversidad de campos a los que pueden aplicarse como la utilidad que pueden alcanzar, son: Bioinformática, Robótica, Tecnología de los alimentos y Recuperación de información. Una de las tareas más requeridas es la generación automática de modelos que resuman las características que debe cumplir un elemento para pertenecer a una determinada categoría, tarea que se conoce como clasificación automática. Los métodos computacionales desarrollados para tal fin forman parte de lo que se conoce como Aprendizaje Automatizado (Machine Learning). Otra tarea importante es la optimización de funciones, en las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para resolver una gran cantidad de problemas. El principal desafío radica en problemas que presentan una función objetivo altamente no lineal y no convexa, esto dificulta garantizar la localización del mínimo global. Por lo tanto, la necesidad de encontrar nuevas técnicas que proporcionen un mejor desempeño en este tipo de problemas sigue aún vigente y hacen de esto un campo excitante para trabajar.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hacia un modelo genérico de aplicaciones paralelas

En este trabajo se presenta el proceso de reformulación del modelo preliminar plasmado en CluSim. Estudios realizados sobre un conjunto de aplicaciones master/worker condujeron a la caracterización de los patrones de cómputo y comunicación asociados a programas paralelos. Para la contrastación del nuevo modelo se utilizó una aplicación distinta del conjunto usado para la caracterización. Los satisfactorios resultados obtenidos, permiten concluir que el proceso de modelado utilizado es adecuado generar a posteriori un modelo genérico de aplicaciones paralelas.Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a problemas de visión por computadora

El Aprendizaje Automatizado (AA) es uno de los campos científicos y técnicos de más rápido crecimiento en la actualidad. Está situado en el núcleo de la inteligencia artificial y ciencia de datos. Sus técnicas han surgido como las más elegidas para dar solución a problemas en distintas disciplinas. Una de ellas es la visión por computadora cuya finalidad es crear modelos del mundo real a partir de imágenes. Entre las tareas más importantes de esta disciplina están la detección de puntos claves faciales, el reconocimiento de emociones humanas y la detección de plagas en cultivos. El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de nuevos algoritmos basados en AA que permitan realizar estas tareas en forma automática.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic