Adjustment of a simulator of a complex dynamic system with emphasis on the reduction of computational resources

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 perform this type of process large volumes of data and a lot of computer processing must be handled. 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.Facultad de Informátic

Adjustment of a simulator of a complex dynamic system with emphasis on the reduction of computational resources

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 perform this type of process large volumes of data and a lot of computer processing must be handled. 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.Facultad de Informátic

Adjustment of a simulator of a complex dynamic system with emphasis on the reduction of computational resources

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 perform this type of process large volumes of data and a lot of computer processing must be handled. 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.Facultad de Informátic

Paralelización de aplicaciones econométricas que requieren estimación de los modelos de elección discreta

En las últimas dos décadas, el uso eficiente del hardware para aplicaciones científicas fue creciendo en dificultad. Además, muchas de estas aplicaciones requieren mejorar el rendimiento del procesamiento y tratar datos masivos. Estos son sistemas complejos de implementar y en especial para aquellos que no son especialista en computación. Es necesario desarrollar e implementar abstracciones de programación de alto nivel que permitan modelos de programación simples de usar. Las aplicaciones econométricas que requieren modelos de elección discreta son aplicaciones de este tipo. En este proyecto, se aplicarán las metodologías para crear abstracciones de programación de alto nivel para extender el framework R, para estas aplicaciones. Los objetivos del proyecto son cubrir las necesidades de: 1) procesamiento y soporte de resolución de problemas computacionales en econometría de otros grupos de investigación; y 2) transferencia del conocimiento de las tecnologías existentes, del diseño y desarrollo de aplicaciones en el área del procesamiento paralelo para la formación de recursos humanos; y para la actualización de graduados en informática y de otras áreas en este tipo de procesamiento que requieren las nuevas aplicaciones de gran escala. Los primeros resultados de este proyecto que comenzó, en junio de 2015, son dos cursos sobre computación paralelaEje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de aplicaciones econométricas que requieren estimación de los modelos de elección discreta

En las últimas dos décadas, el uso eficiente del hardware para aplicaciones científicas fue creciendo en dificultad. Además, muchas de estas aplicaciones requieren mejorar el rendimiento del procesamiento y tratar datos masivos. Estos son sistemas complejos de implementar y en especial para aquellos que no son especialista en computación. Es necesario desarrollar e implementar abstracciones de programación de alto nivel que permitan modelos de programación simples de usar. Las aplicaciones econométricas que requieren modelos de elección discreta son aplicaciones de este tipo. En este proyecto, se aplicarán las metodologías para crear abstracciones de programación de alto nivel para extender el framework R, para estas aplicaciones. Los objetivos del proyecto son cubrir las necesidades de: 1) procesamiento y soporte de resolución de problemas computacionales en econometría de otros grupos de investigación; y 2) transferencia del conocimiento de las tecnologías existentes, del diseño y desarrollo de aplicaciones en el área del procesamiento paralelo para la formación de recursos humanos; y para la actualización de graduados en informática y de otras áreas en este tipo de procesamiento que requieren las nuevas aplicaciones de gran escala. Los primeros resultados de este proyecto que comenzó, en junio de 2015, son dos cursos sobre computación paralelaEje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de aplicaciones econométricas que requieren estimación de los modelos de elección discreta

En las últimas dos décadas, el uso eficiente del hardware para aplicaciones científicas fue creciendo en dificultad. Además, muchas de estas aplicaciones requieren mejorar el rendimiento del procesamiento y tratar datos masivos. Estos son sistemas complejos de implementar y en especial para aquellos que no son especialista en computación. Es necesario desarrollar e implementar abstracciones de programación de alto nivel que permitan modelos de programación simples de usar. Las aplicaciones econométricas que requieren modelos de elección discreta son aplicaciones de este tipo. En este proyecto, se aplicarán las metodologías para crear abstracciones de programación de alto nivel para extender el framework R, para estas aplicaciones. Los objetivos del proyecto son cubrir las necesidades de: 1) procesamiento y soporte de resolución de problemas computacionales en econometría de otros grupos de investigación; y 2) transferencia del conocimiento de las tecnologías existentes, del diseño y desarrollo de aplicaciones en el área del procesamiento paralelo para la formación de recursos humanos; y para la actualización de graduados en informática y de otras áreas en este tipo de procesamiento que requieren las nuevas aplicaciones de gran escala. Los primeros resultados de este proyecto que comenzó, en junio de 2015, son dos cursos sobre computación paralelaEje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación computacional, ciencia de los datos, cómputo de alto rendimiento y optimización aplicados a mejorar la predicción de modelos de simulación que representan la evolución de sistemas complejos

El objetivo principal de esta propuesta es mejorar de manera automática la calidad de la simulación de un sistema dinámico complejo, proponiendo una metodología computacional de calibración. En particular se utilizará con un modelo de translación de ondas a lo largo del cauce de un río. Esta metodología se centrará en manejar la incertidumbre en los parámetros del modelo para optimizar la calidad de la predicción del simulador. Este trabajo continúa con la línea de investigación previa donde se propuso una metodología computacional de optimización que fue validada con este simulador. En esa oportunidad se elaboró una mejora computacional independiente del sistema simulado, pero en este trabajo se aprovecharán las características propias del dominio del sistema para calibrar el modelo. Se aprovecharán las propiedades de localidad en los valores de los parámetros, proponiendo una calibración en pasos sucesivos, en tramos seleccionados sobre el cauce del río. La implementación de este trabajo requiere la utilización de técnicas de las ciencias de los datos, del cómputo de alto rendimiento y métodos del campo de la optimización, buscando lograr el mayor ahorro en el uso de recursos computacionales

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

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

Reduction of the computational cost of tuning methodology of a simulator of a physical system

Abstract: We propose a methodology for calibrating a physical system simulator and whose computational model represents its events in time series. The methodology reduces the search space of the fit parameters by exploring a database that contains stored historical events and their corresponding simulator fit parameters. We carry out the symbolic representation of the time series using ordinal patterns to classify the series, which allows us to search and compare by similarity on the stored data of the series represented. This classification strategy allows us to speed up the parameter search process, reduce the computational cost of the adjustment process and consequently improve energy cost savings. The experiences showed a reduction in the computational cost of 29% compared with our tuning methodology proposed in previous research