En la actualidad, la programación paralela está siendo ampliamente utilizada en aplicaciones tanto científicas como comerciales. A través de esta se busca lograr una reducción del tiempo necesario para resolver un problema complejo y un aumento en la calidad de la respuesta. Las propuestas existentes para guiar el desarrollo de programas paralelos plantean únicamente metodologías para su diseño y en algunos casos herramientas para su implementación, sin hacer uso de buenas prácticas propias de la Ingeniería de Software.
Esta línea de investigación intenta elaborar una propuesta de fases que incluirá por una parte las de diseño e implementación -ya investigadas previamente por diversos autores-, y por otra parte la adaptación de fases propias de la Ingeniería de Software como la captura de requisitos y las pruebas, no utilizadas hasta el momento en la programación paralela. Esta propuesta será aplicada a la predicción del comportamiento de incendios forestales, donde el poder computacional ofrecido por los programas paralelos contribuiría en la obtención de un resultado de calidad en el menor tiempo posible.Eje: Ingeniería del Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Molina, Ana Laura

Murazzo, María Antonia

Méndez Garabetti, Miguel

Pinciroli, Fernando

Rodríguez, Nelson R.

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

FASES PARA EL DESARROLLO DE PROGRAMAS PARALELOS Y SU 
APLICACIÓN EN LA PREDICCIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE 
INCENDIOS FORESTALES  
 
Ana Laura Molina1, Nelson Rodriguez1, María A. Murazzo1, Fernando Pinciroli2 y 
Miguel Méndez-Garabetti 3  
 
1Departamento de Informática, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales  
 Universidad Nacional de San Juan 
2Instituto de Investigaciones, Facultad de Informática y Diseño 
Universidad Champagnat 
3Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)  
 
lauramolina@outlook.com, nelson@iinfo.unsj.edu.ar, marite@unsj-cuim.edu.ar, 
pincirolifernando@uch.edu.ar, mendez-garabettimiguel@uch.edu.ar  
 
 
RESUMEN 
 
En la actualidad, la programación paralela 
está siendo ampliamente utilizada en 
aplicaciones tanto científicas como 
comerciales. A través de esta se busca lograr 
una reducción del tiempo necesario para 
resolver un problema complejo y un aumento 
en la calidad de la respuesta. Las propuestas 
existentes para guiar el desarrollo de 
programas paralelos plantean únicamente 
metodologías para su diseño y en algunos 
casos herramientas para su implementación, 
sin hacer uso de buenas prácticas propias de 
la Ingeniería de Software.  
Esta línea de investigación intenta elaborar 
una propuesta de fases que incluirá por una 
parte las de diseño e implementación -ya 
investigadas previamente por diversos 
autores-, y por otra parte la adaptación de 
fases propias de la Ingeniería de Software 
como la captura de requisitos y las pruebas, 
no utilizadas hasta el momento en la 
programación paralela. Esta propuesta será 
aplicada a la predicción del comportamiento 
de incendios forestales, donde el poder 
computacional ofrecido por los programas 
paralelos contribuiría en la obtención de un 
resultado de calidad en el menor tiempo 
posible.  
 
Palabras clave: programas paralelos, 
Ingeniería de Software, predicción de 
incendios forestales.  
 
CONTEXTO 
 
El presente trabajo se encuadra en la línea 
de I+D denominada “Procesamiento 
Distribuido y Paralelo” y se desarrolla en el 
marco del proyecto de investigación 
denominado: “Orquestación de servicios para 
la Continuidad Edge al Cloud”. 
La unidad ejecutora de dicho 
proyecto es el Departamento de Informática 
de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y 
Naturales (FCEFyN) de la Universidad 
Nacional de San Juan (UNSJ).  
 
1. INTRODUCCIÓN 
 
En un mundo donde el tiempo es, quizás, 
el bien más preciado, la velocidad resulta 
esencial y la eficiencia es traducida en cuán 
rápido y qué tan bien podemos solucionar un 
problema [1]. En este contexto, es donde el 
procesamiento paralelo adquiere importancia. 
Esta, es un área de las ciencias de la 
computación que aprovecha los recursos de 
hardware a través de la construcción de 
programas en los que múltiples tareas 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 706
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
cooperan estrechamente para resolver un 
problema [2]. 
Un programa paralelo divide el problema a 
resolver en piezas que serán ejecutadas por un 
procesador multi-núcleo o múltiples 
procesadores mono-núcleo, dependiendo de si 
se trata del modelo de memoria compartida o 
distribuida. Algunas de estas piezas lo harán 
en simultáneo, es decir en paralelo, logrando 
así una reducción del tiempo necesario para 
completar el trabajo [3]. Además de mejorar 
el tiempo de ejecución, también se puede 
aumentar la calidad de la solución obtenida 
respecto del mejor algoritmo secuencial 
tratando el mismo problema [1]. Sin embargo, 
no todas las aplicaciones que sean 
programadas en paralelo obtendrán una 
importante mejora en el desempeño. Esto se 
debe, en la mayoría de los casos, a la 
necesidad de los núcleos de coordinar su 
trabajo. Esta coordinación involucra 
comunicación, balanceo de carga y 
sincronización [2].  
La evolución de los procesadores a lo largo 
del tiempo, demostró que existe una continua 
demanda de incremento del poder 
computacional. Otra fuente histórica de 
incremento del poder computacional es el 
paralelismo que con el paso de los años, se 
está volviendo omnipresente y, en 
consecuencia, la programación paralela se 
convierte así en un aspecto central para las 
empresas de desarrollo de software.  
A medida que aumenta el poder 
computacional, aumenta la cantidad de 
problemas que pueden ser considerados para 
su resolución. Entre estos se encuentran los 
pertenecientes a campos como: modelado 
climático, descubrimientos medicinales, 
análisis de datos en genética, física, medicina, 
Internet, entre otros [2]. Dentro del conjunto 
de problemas que pueden ser resueltos a partir 
de un incremento del poder de cómputo, 
existe un subgrupo que requiere su resolución 
en un período de tiempo razonable y otro que 
incluso posee un tiempo máximo de 
resolución, denominado en inglés deadline, 
donde posterior a este, el dato deja de ser útil, 
como es el caso de la predicción 
meteorológica [4] y la predicción del 
comportamiento de incendios forestales 
[5][6][7]. En este último caso, para poder 
tomar decisiones preventivas sobre una 
distribución de recursos de extinción lo más 
eficiente posible, se necesita un sistema de 
predicción cuyos resultados deben producirse 
antes de que ocurra el fenómeno [5]. Por esto, 
se vuelve fundamental lograr una reducción 
en el tiempo de cálculo. Si bien el tiempo de 
respuesta es clave, también lo es la calidad de 
la predicción debido a la criticidad de las 
decisiones que se van a tomar en función de la 
salida [6]. En este caso se busca determinar el 
posible comportamiento de un incendio 
forestal una vez que este ya se ha iniciado, es 
decir, obtener información de la dirección y 
velocidad de la propagación, la forma del 
frente de fuego y la intensidad de la llama, 
utilizando la mayor cantidad de información 
posible [7][8].  De acuerdo con estos 
requisitos, se torna primordial la utilización 
de sistemas de procesamiento de alto 
rendimiento y la implementación de 
programas paralelos [7]. Esta línea de 
investigación se basa en la aplicación de los 
programas paralelos a la predicción del 
comportamiento de incendios forestales.  
Si bien, tradicionalmente, los principales 
desarrollos de programas paralelos estuvieron 
orientados a aplicaciones científicas e 
ingenieriles, actualmente, las aplicaciones 
comerciales que deben procesar grandes 
volúmenes de datos también requieren del 
paralelismo para obtener un buen desempeño. 
En cualquiera de los casos mencionados, 
desarrollar programas paralelos no es una 
tarea sencilla, ya que la mayoría de los 
problemas tienen muchas soluciones paralelas 
y resulta difícil encontrar la óptima o, incluso, 
una aceptable. De hecho, la programación 
paralela ha sido pensada tradicionalmente 
como una actividad intensiva en tiempo y 
esfuerzo [9]. Tal es así que el progreso de los 
componentes de hardware implicados en la 
computación paralela, debe ir acompañado de 
un progreso en los aspectos de diseño, análisis 
y aplicación de los programas paralelos para 
que estos beneficios sean observables en la 
práctica [1]. 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 707
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
Tradicionalmente, la Ingeniería de 
Software ha estado más enfocada en el 
dominio empresarial y de la tecnología de la 
información que en el dominio de la ciencia y 
la ingeniería. Muchos investigadores 
pertenecientes a esta rama de la Ingeniería 
han asumido que cualquiera de sus soluciones 
podría aplicarse al ámbito de las ciencias de la 
computación, mientras que un gran número de 
investigadores de dicho ámbito han creído 
que sus inconvenientes eran diferentes a los 
surgidos en entornos tradicionales de la 
Ingeniería de Software y, por lo tanto, no han 
aplicado sus métodos.  
Actualmente, en la mayoría de los casos, el 
desarrollo de software en las ciencias de la 
computación no sigue las buenas prácticas 
tradicionales de la Ingeniería de Software y 
esto se debe a que muchas de ellas no son 
aplicables sin una previa adaptación. Esta 
tendencia debe ser abordada para mejorar 
tanto la productividad del desarrollo como la 
fiabilidad del software a desarrollar [10]. No 
tendría sentido buscar notaciones, métodos o 
técnicas universales para la Ingeniería de 
Software ya que diferentes tipos de software 
requieren de distintos enfoques. Sin embargo, 
hay ciertos principios fundamentales que se 
aplican a todo tipo de software como son: 
desarrollar utilizando un proceso 
comprendido y gestionado, entender y 
gestionar los requerimientos de clientes y 
usuarios, y usar eficientemente los recursos 
[11].  
A partir del análisis de propuestas de 
diversos autores [1][2][9][12], es posible 
afirmar que todos ellos plantean únicamente 
metodologías para el diseño de programas 
paralelos y en algunos casos herramientas 
para la implementación, dejando de lado las 
fases frecuentemente utilizadas en el área de 
la Ingeniería de Software, como son la 
captura de requisitos y las pruebas.  
Estas dos últimas fases mencionadas se 
presentan como un espacio sin investigar en el 
ámbito de la programación paralela, por lo 
cual se trasforma en el problema que se 
intenta abordar en esta línea de investigación. 
El problema planteado se relaciona 
específicamente con la conveniencia de 
integrar aportes de la Ingeniería de Software 
tradicional al desarrollo de programas 
paralelos, reuniendo conocimientos hasta el 
momento inconexos. Esta investigación se 
propone definir y caracterizar las fases para el 
desarrollo de programas paralelos y aplicar la 
propuesta a la predicción del comportamiento 
de incendios forestales. 
 
2. LÍNEAS DE 
INVESTIGACIÓN Y 
DESARROLLO 
 
Siguiendo la línea de investigación 
en que se enmarca este trabajo, 
se llevarán a cabo actividades relacionadas 
con los siguientes espacios: 
 Ingeniería de software 
 Ciencias de la computación, en el 
área de Procesamiento Distribuido 
y Paralelo. 
 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
 
En esta línea de I+D se intenta elaborar 
una propuesta de fases que incluya tanto las 
de diseño e implementación que suelen 
utilizarse frecuentemente en el ámbito de la 
programación paralela como la adaptación de 
fases propias de la Ingeniería de Software, 
como son la captura de requisitos y las 
pruebas de verificación y validación, que no 
se han utilizado aún en dicho ámbito.  
Estas dos últimas fases serán adaptadas en 
función de las necesidades específicas y 
características particulares de los programas 
paralelos y sus entornos de desarrollo. Para 
llevar a cabo esta tarea, se seleccionarán entre 
las diversas técnicas existentes y difundidas, 
aquellas que mejor se ajusten, y serán 
modificadas en aspectos que se considere que 
contribuirán a mejorar la calidad del software 
resultante.  
Se busca contribuir en el área de la 
programación paralela produciendo una guía 
útil para que quienes no tienen conocimientos 
en el área de la Ingeniería de Software puedan 
llevar a cabo dichas fases adecuadamente. 
Para cada fase de la propuesta se plantearán 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 708
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
una serie de actividades a realizar y un 
conjunto de buenas prácticas que deberían 
tener en cuenta las partes interesadas tanto 
pertenecientes al equipo de desarrollo como 
ajenas (clientes, usuarios, sponsors, etc.).   
Luego, se pretende aplicar la propuesta de 
fases elaborada al desarrollo de un programa 
paralelo para la predicción del 
comportamiento de incendios forestales y así 
poder analizar sus limitaciones y 
potencialidades. 
Se espera que a través del uso de la 
propuesta en el desarrollo de programas 
paralelos se logre satisfacer las necesidades y 
objetivos de todas las partes interesadas.   
 
4. FORMACIÓN DE 
RECURSOS HUMANOS 
 
Esta investigación se encuadra en el 
proyecto que se ejecuta bajo la dirección del 
Lic. Nelson Rodriguez y la codirección de la 
Lic. Maria A. Murazzo. 
En el marco de la línea de I+D presentada, 
se desarrolla una tesina de grado por parte de 
la estudiante de la Licenciatura en Sistemas 
de Información de la Universidad 
Nacional de San Juan, Ana Laura Molina.  
Dicha tesina es asesorada por el director 
del proyecto antes mencionado, el Lic. 
Fernando Pinciroli y el Mgter. Ing. Miguel 
Méndez-Garabetti.  
 
5. REFERENCIAS 
 
[1] S. G. Akl y M. Nagy, “Introduction to 
Parallel Computation” en Parallel 
Computing: Numerics, Applications, and 
Trends, R. Trobec, M. Vajteršic and P. 
Zinterhof, London: Springer, 2009, pp. 43-
80.  
[2] P. Pacheco, An introduction to parallel 
programming. USA: Elsevier, 2011. 
[3] A. Freeman, Pro. NET 4 parallel 
programming in C. USA: Apress, 2011. 
[4] B. Wilkinson, y M. Allen, Parallel 
programming: techniques and applications 
using networked workstations and parallel 
computers, 2nd ed. New York: Prentice 
hall, 2005. 
[5] M. Méndez-Garabetti, G. Bianchini, M. L. 
Tardivo, y P. Caymes-Scutari, 
“Comparative analysis of performance and 
quality of prediction between ESS and 
ESS-IM”, Electronic Notes in Theoretical 
Computer Science, vol. 314, pp. 45-60, 
2015. 
[6] M. Méndez-Garabetti, G. Bianchini, M. L. 
Tardivo, P. Caymes Scutari y G. V. Gil 
Costa, “Hybrid-Parallel Uncertainty 
Reduction Method Applied to Forest Fire 
Spread Prediction”, Journal of Computer 
Science & Technology, vol. 17, pp. 12-19, 
2017. 
[7] M. Mendez-Garabetti, M. L. Tardivo, G. 
Bianchini, P. Caymes Scutari, “Predicción 
del Comportamiento de Incendios 
Forestales mediante un Método de 
Reducción de Incertidumbre basado en 
HPC y Evolución Diferencial”, en XVI 
Workshop de Investigadores en Ciencias 
de la Computación, 2014, pp. 690-694. 
[8] M. Mendez-Garabetti, G. Bianchini, P.  
Caymes-Scutari, M. L. Tardivo, “Increase 
in the quality of the prediction of a 
computational wildfire behavior method 
through the improvement of the internal 
metaheuristic”, Fire Safety Journal, vol. 
82, pp. 49-62, 2016.  
[9] A. Grama, A. Gupta, G. Karypis, y V. 
Kumar, Introduction to Parallel 
computing. Harlow, UK: Pearson, 2003. 
[10] J. C. Carver, “Software Engineering for 
Computational Science and Engineering”, 
Computing in Science & Eng, vol. 14, no. 
2, pp. 8–11, 2012. 
[11] I. Sommerville, Software Engineering. 
Boston: Addison Wesley Publishing 
Company, 2011. 
[12] I. Foster, Designing and building 
parallel programs. Boston: Addison 
Wesley Publishing Company, 1995. 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 709
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Fases para el desarrollo de programas paralelos y su aplicación en la predicción del comportamiento de incendios forestales

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FASES PARA EL DESARROLLO DE PROGRAMAS PARALELOS Y SU APLICACIÓN EN LA PREDICCIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE INCENDIOS FORESTALES   Ana Laura Molina1, Nelson Rodriguez1, María A. Murazzo1, Fernando Pinciroli2 y Miguel Méndez-Garabetti 3   1Departamento de Informática, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales   Universidad Nacional de San Juan 2Instituto de Investigaciones, Facultad de Informática y Diseño Universidad Champagnat 3Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)   lauramolina@outlook.com, nelson@iinfo.unsj.edu.ar, marite@unsj-cuim.edu.ar, pincirolifernando@uch.edu.ar, mendez-garabettimiguel@uch.edu.ar    RESUMEN  En la actualidad, la programación paralela está siendo ampliamente utilizada en aplicaciones tanto científicas como comerciales. A través de esta se busca lograr una reducción del tiempo necesario para resolver un problema complejo y un aumento en la calidad de la respuesta. Las propuestas existentes para guiar el desarrollo de programas paralelos plantean únicamente metodologías para su diseño y en algunos casos herramientas para su implementación, sin hacer uso de buenas prácticas propias de la Ingeniería de Software.  Esta línea de investigación intenta elaborar una propuesta de fases que incluirá por una parte las de diseño e implementación -ya investigadas previamente por diversos autores-, y por otra parte la adaptación de fases propias de la Ingeniería de Software como la captura de requisitos y las pruebas, no utilizadas hasta el momento en la programación paralela. Esta propuesta será aplicada a la predicción del comportamiento de incendios forestales, donde el poder computacional ofrecido por los programas paralelos contribuiría en la obtención de un resultado de calidad en el menor tiempo posible.   Palabras clave: programas paralelos, Ingeniería de Software, predicción de incendios forestales.   CONTEXTO  El presente trabajo se encuadra en la línea de I+D denominada “Procesamiento Distribuido y Paralelo” y se desarrolla en el marco del proyecto de investigación denominado: “Orquestación de servicios para la Continuidad Edge al Cloud”. La unidad ejecutora de dicho proyecto es el Departamento de Informática de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFyN) de la Universidad Nacional de San Juan (UNSJ).   1. INTRODUCCIÓN  En un mundo donde el tiempo es, quizás, el bien más preciado, la velocidad resulta esencial y la eficiencia es traducida en cuán rápido y qué tan bien podemos solucionar un problema [1]. En este contexto, es donde el procesamiento paralelo adquiere importancia. Esta, es un área de las ciencias de la computación que aprovecha los recursos de hardware a través de la construcción de programas en los que múltiples tareas XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 70626 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4cooperan estrechamente para resolver un problema [2]. Un programa paralelo divide el problema a resolver en piezas que serán ejecutadas por un procesador multi-núcleo o múltiples procesadores mono-núcleo, dependiendo de si se trata del modelo de memoria compartida o distribuida. Algunas de estas piezas lo harán en simultáneo, es decir en paralelo, logrando así una reducción del tiempo necesario para completar el trabajo [3]. Además de mejorar el tiempo de ejecución, también se puede aumentar la calidad de la solución obtenida respecto del mejor algoritmo secuencial tratando el mismo problema [1]. Sin embargo, no todas las aplicaciones que sean programadas en paralelo obtendrán una importante mejora en el desempeño. Esto se debe, en la mayoría de los casos, a la necesidad de los núcleos de coordinar su trabajo. Esta coordinación involucra comunicación, balanceo de carga y sincronización [2].  La evolución de los procesadores a lo largo del tiempo, demostró que existe una continua demanda de incremento del poder computacional. Otra fuente histórica de incremento del poder computacional es el paralelismo que con el paso de los años, se está volviendo omnipresente y, en consecuencia, la programación paralela se convierte así en un aspecto central para las empresas de desarrollo de software.  A medida que aumenta el poder computacional, aumenta la cantidad de problemas que pueden ser considerados para su resolución. Entre estos se encuentran los pertenecientes a campos como: modelado climático, descubrimientos medicinales, análisis de datos en genética, física, medicina, Internet, entre otros [2]. Dentro del conjunto de problemas que pueden ser resueltos a partir de un incremento del poder de cómputo, existe un subgrupo que requiere su resolución en un período de tiempo razonable y otro que incluso posee un tiempo máximo de resolución, denominado en inglés deadline, donde posterior a este, el dato deja de ser útil, como es el caso de la predicción meteorológica [4] y la predicción del comportamiento de incendios forestales [5][6][7]. En este último caso, para poder tomar decisiones preventivas sobre una distribución de recursos de extinción lo más eficiente posible, se necesita un sistema de predicción cuyos resultados deben producirse antes de que ocurra el fenómeno [5]. Por esto, se vuelve fundamental lograr una reducción en el tiempo de cálculo. Si bien el tiempo de respuesta es clave, también lo es la calidad de la predicción debido a la criticidad de las decisiones que se van a tomar en función de la salida [6]. En este caso se busca determinar el posible comportamiento de un incendio forestal una vez que este ya se ha iniciado, es decir, obtener información de la dirección y velocidad de la propagación, la forma del frente de fuego y la intensidad de la llama, utilizando la mayor cantidad de información posible [7][8].  De acuerdo con estos requisitos, se torna primordial la utilización de sistemas de procesamiento de alto rendimiento y la implementación de programas paralelos [7]. Esta línea de investigación se basa en la aplicación de los programas paralelos a la predicción del comportamiento de incendios forestales.  Si bien, tradicionalmente, los principales desarrollos de programas paralelos estuvieron orientados a aplicaciones científicas e ingenieriles, actualmente, las aplicaciones comerciales que deben procesar grandes volúmenes de datos también requieren del paralelismo para obtener un buen desempeño. En cualquiera de los casos mencionados, desarrollar programas paralelos no es una tarea sencilla, ya que la mayoría de los problemas tienen muchas soluciones paralelas y resulta difícil encontrar la óptima o, incluso, una aceptable. De hecho, la programación paralela ha sido pensada tradicionalmente como una actividad intensiva en tiempo y esfuerzo [9]. Tal es así que el progreso de los componentes de hardware implicados en la computación paralela, debe ir acompañado de un progreso en los aspectos de diseño, análisis y aplicación de los programas paralelos para que estos beneficios sean observables en la práctica [1]. XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 70726 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4Tradicionalmente, la Ingeniería de Software ha estado más enfocada en el dominio empresarial y de la tecnología de la información que en el dominio de la ciencia y la ingeniería. Muchos investigadores pertenecientes a esta rama de la Ingeniería han asumido que cualquiera de sus soluciones podría aplicarse al ámbito de las ciencias de la computación, mientras que un gran número de investigadores de dicho ámbito han creído que sus inconvenientes eran diferentes a los surgidos en entornos tradicionales de la Ingeniería de Software y, por lo tanto, no han aplicado sus métodos.  Actualmente, en la mayoría de los casos, el desarrollo de software en las ciencias de la computación no sigue las buenas prácticas tradicionales de la Ingeniería de Software y esto se debe a que muchas de ellas no son aplicables sin una previa adaptación. Esta tendencia debe ser abordada para mejorar tanto la productividad del desarrollo como la fiabilidad del software a desarrollar [10]. No tendría sentido buscar notaciones, métodos o técnicas universales para la Ingeniería de Software ya que diferentes tipos de software requieren de distintos enfoques. Sin embargo, hay ciertos principios fundamentales que se aplican a todo tipo de software como son: desarrollar utilizando un proceso comprendido y gestionado, entender y gestionar los requerimientos de clientes y usuarios, y usar eficientemente los recursos [11].  A partir del análisis de propuestas de diversos autores [1][2][9][12], es posible afirmar que todos ellos plantean únicamente metodologías para el diseño de programas paralelos y en algunos casos herramientas para la implementación, dejando de lado las fases frecuentemente utilizadas en el área de la Ingeniería de Software, como son la captura de requisitos y las pruebas.  Estas dos últimas fases mencionadas se presentan como un espacio sin investigar en el ámbito de la programación paralela, por lo cual se trasforma en el problema que se intenta abordar en esta línea de investigación. El problema planteado se relaciona específicamente con la conveniencia de integrar aportes de la Ingeniería de Software tradicional al desarrollo de programas paralelos, reuniendo conocimientos hasta el momento inconexos. Esta investigación se propone definir y caracterizar las fases para el desarrollo de programas paralelos y aplicar la propuesta a la predicción del comportamiento de incendios forestales.  2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO  Siguiendo la línea de investigación en que se enmarca este trabajo, se llevarán a cabo actividades relacionadas con los siguientes espacios:  Ingeniería de software  Ciencias de la computación, en el área de Procesamiento Distribuido y Paralelo.  3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS  En esta línea de I+D se intenta elaborar una propuesta de fases que incluya tanto las de diseño e implementación que suelen utilizarse frecuentemente en el ámbito de la programación paralela como la adaptación de fases propias de la Ingeniería de Software, como son la captura de requisitos y las pruebas de verificación y validación, que no se han utilizado aún en dicho ámbito.  Estas dos últimas fases serán adaptadas en función de las necesidades específicas y características particulares de los programas paralelos y sus entornos de desarrollo. Para llevar a cabo esta tarea, se seleccionarán entre las diversas técnicas existentes y difundidas, aquellas que mejor se ajusten, y serán modificadas en aspectos que se considere que contribuirán a mejorar la calidad del software resultante.  Se busca contribuir en el área de la programación paralela produciendo una guía útil para que quienes no tienen conocimientos en el área de la Ingeniería de Software puedan llevar a cabo dichas fases adecuadamente. Para cada fase de la propuesta se plantearán XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 70826 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4una serie de actividades a realizar y un conjunto de buenas prácticas que deberían tener en cuenta las partes interesadas tanto pertenecientes al equipo de desarrollo como ajenas (clientes, usuarios, sponsors, etc.).   Luego, se pretende aplicar la propuesta de fases elaborada al desarrollo de un programa paralelo para la predicción del comportamiento de incendios forestales y así poder analizar sus limitaciones y potencialidades. Se espera que a través del uso de la propuesta en el desarrollo de programas paralelos se logre satisfacer las necesidades y objetivos de todas las partes interesadas.    4. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS  Esta investigación se encuadra en el proyecto que se ejecuta bajo la dirección del Lic. Nelson Rodriguez y la codirección de la Lic. Maria A. Murazzo. En el marco de la línea de I+D presentada, se desarrolla una tesina de grado por parte de la estudiante de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Universidad Nacional de San Juan, Ana Laura Molina.  Dicha tesina es asesorada por el director del proyecto antes mencionado, el Lic. Fernando Pinciroli y el Mgter. Ing. Miguel Méndez-Garabetti.   5. REFERENCIAS  [1] S. G. Akl y M. Nagy, “Introduction to Parallel Computation” en Parallel Computing: Numerics, Applications, and Trends, R. Trobec, M. Vajteršic and P. Zinterhof, London: Springer, 2009, pp. 43-80.  [2] P. Pacheco, An introduction to parallel programming. USA: Elsevier, 2011. [3] A. Freeman, Pro. NET 4 parallel programming in C. USA: Apress, 2011. [4] B. Wilkinson, y M. Allen, Parallel programming: techniques and applications using networked workstations and parallel computers, 2nd ed. New York: Prentice hall, 2005. [5] M. Méndez-Garabetti, G. Bianchini, M. L. Tardivo, y P. Caymes-Scutari, “Comparative analysis of performance and quality of prediction between ESS and ESS-IM”, Electronic Notes in Theoretical Computer Science, vol. 314, pp. 45-60, 2015. [6] M. Méndez-Garabetti, G. Bianchini, M. L. Tardivo, P. Caymes Scutari y G. V. Gil Costa, “Hybrid-Parallel Uncertainty Reduction Method Applied to Forest Fire Spread Prediction”, Journal of Computer Science & Technology, vol. 17, pp. 12-19, 2017. [7] M. Mendez-Garabetti, M. L. Tardivo, G. Bianchini, P. Caymes Scutari, “Predicción del Comportamiento de Incendios Forestales mediante un Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC y Evolución Diferencial”, en XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, 2014, pp. 690-694. [8] M. Mendez-Garabetti, G. Bianchini, P.  Caymes-Scutari, M. L. Tardivo, “Increase in the quality of the prediction of a computational wildfire behavior method through the improvement of the internal metaheuristic”, Fire Safety Journal, vol. 82, pp. 49-62, 2016.  [9] A. Grama, A. Gupta, G. Karypis, y V. Kumar, Introduction to Parallel computing. Harlow, UK: Pearson, 2003. [10] J. C. Carver, “Software Engineering for Computational Science and Engineering”, Computing in Science & Eng, vol. 14, no. 2, pp. 8–11, 2012. [11] I. Sommerville, Software Engineering. Boston: Addison Wesley Publishing Company, 2011. [12] I. Foster, Designing and building parallel programs. Boston: Addison Wesley Publishing Company, 1995. XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 70926 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4

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