Nova metodologia para análise e síntese de sistemas de aterramento complexos utilizando o método lN-FDTD, computação paralela automática e redes neurais artificiais

Neste trabalho, o método FDTD em coordenadas gerais (LN-FDTD) foi implementado para a análise de estruturas de aterramento com geometrias coincidentes ou não com o sistema de coordenadas cartesiano. O método soluciona as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo a obtenção de dados a respeito da resposta transitória e de regime estacionário de estruturas diversas de aterramento. Uma nova formulação para a técnica de truncagem UPML em coordenadas gerais, para meios condutivos, foi desenvolvida e implementada para viabilizar a análise dos problemas (LN-UPML). Uma nova metodologia baseada em duas redes neurais artificiais é apresentada para a deteccão de defeitos em malhas de terra. O software FDTD em coordenadas gerais foi testado e validado para vários casos. Uma interface gráfica para usuários, chamada LANE SAGS, foi desenvolvida para simplificar o uso e automatizar o processamento dos dados.

Modelagem numérica de dados MCSEM 3D usando computação paralela

Desenvolvemos a modelagem numérica de dados sintéticos Marine Controlled Source Electromagnetic (MCSEM) usada na exploração de hidrocarbonetos para simples modelos tridimensionais usando computação paralela. Os modelos são constituidos de duas camadas estrati cadas: o mar e o sedimentos encaixantes de um delgado reservatório tridimensional, sobrepostas pelo semi-espaço correspondente ao ar. Neste Trabalho apresentamos uma abordagem tridimensional da técnica dos elementos nitos aplicada ao método MCSEM, usando a formulação da decomposição primária e secundária dos potenciais acoplados magnético e elétrico. Num pós-processamento, os campos eletromagnéticos são calculados a partir dos potenciais espalhados via diferenciação numérica. Exploramos o paralelismo dos dados MCSEM 3D em um levantamento multitransmissor, em que para cada posição do transmissor temos o mesmo processo de cálculos com dados diferentes. Para isso, usamos a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e o modelo servidor cliente, onde o processador administrador envia os dados de entradas para os processadores clientes computar a modelagem. Os dados de entrada são formados pelos parâmetros da malha de elementos nitos, dos transmissores e do modelo geoelétrico do reservatório. Esse possui geometria prismática que representa lentes de reservatórios de hidrocarbonetos em águas profundas. Observamos que quando a largura e o comprimento horizontais desses reservatório têm a mesma ordem de grandeza, as resposta in-line são muito semelhantes e conseqüentemente o efeito tridimensional não é detectado. Por sua vez, quando a diferença nos tamanhos da largura e do comprimento do reservatório é signi cativa o efeito 3D é facilmente detectado em medidas in-line na maior dimensão horizontal do reservatório. Para medidas na menor dimensão esse efeito não é detectável, pois, nesse caso o modelo 3D se aproxima de um modelo bidimensional. O paralelismo dos dados é de rápida implementação e processamento. O tempo de execução para a modelagem multitransmissor em ambiente paralelo é equivalente ao tempo de processamento da modelagem para um único transmissor em uma máquina seqüêncial, com o acréscimo do tempo de latência na transmissão de dados entre os nós do cluster, o que justi ca o uso desta metodologia na modelagem e interpretação de dados MCSEM. Devido a reduzida memória (2 Gbytes) em cada processador do cluster do departamento de geofísica da UFPA, apenas modelos muito simples foram executados.

Implementação paralela do algoritmo iterativo de busca do parâmetro de regularização ótimo para o funcional de Tikhonov no problema de restauração de imagens

O uso de técnicas com o funcional de Tikhonov em processamento de imagens tem sido amplamente usado nos últimos anos. A ideia básica nesse processo é modificar uma imagem inicial via equação de convolução e encontrar um parâmetro que minimize esse funcional afim de obter uma aproximação da imagem original. Porém, um problema típico neste método consiste na seleção do parâmetro de regularização adequado para o compromisso entre a acurácia e a estabilidade da solução. Um método desenvolvido por pesquisadores do IPRJ e UFRJ, atuantes na área de problemas inversos, consiste em minimizar um funcional de resíduos através do parâmetro de regularização de Tikhonov. Uma estratégia que emprega a busca iterativa deste parâmetro visando obter um valor mínimo para o funcional na iteração seguinte foi adotada recentemente em um algoritmo serial de restauração. Porém, o custo computacional é um fator problema encontrado ao empregar o método iterativo de busca. Com esta abordagem, neste trabalho é feita uma implementação em linguagem C++ que emprega técnicas de computação paralela usando MPI (Message Passing Interface) para a estratégia de minimização do funcional com o método de busca iterativa, reduzindo assim, o tempo de execução requerido pelo algoritmo. Uma versão modificada do método de Jacobi é considerada em duas versões do algoritmo, uma serial e outra em paralelo. Este algoritmo é adequado para implementação paralela por não possuir dependências de dados como de Gauss-Seidel que também é mostrado a convergir. Como indicador de desempenho para avaliação do algoritmo de restauração, além das medidas tradicionais, uma nova métrica que se baseia em critérios subjetivos denominada IWMSE (Information Weighted Mean Square Error) é empregada. Essas métricas foram introduzidas no programa serial de processamento de imagens e permitem fazer a análise da restauração a cada passo de iteração. Os resultados obtidos através das duas versões possibilitou verificar a aceleração e a eficiência da implementação paralela. A método de paralelismo apresentou resultados satisfatórios em um menor tempo de processamento e com desempenho aceitável.

Análise do efeito de entropia em computação quântica: simulações em ambiente paralelo

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris

Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testado utilizando três bases de dados de olhos e íris, o noisy visible wavelength iris image Database (UBIRIS), Michal-Libor e CASIA. Testes foram feitos para determinar o tempo de processamento para verificação da presença ou não de um indivíduo em um banco de dados, determinar a eficiência dos algoritmos de busca implementados em GLSL e CUDA e buscar valores de calibração que melhoram o posicionamento e a distribuição dos pontos-chave na região de interesse (íris) e a robustez do programa final.

Paralelização do algoritmo FDK para reconstrução 3D de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e CUDA-C

A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos).

Otimização do problema de localização de instalações aplicado ao comércio e distribuição de combustíveis

Um dos problemas mais relevantes em organizações de grande porte é a escolha de locais para instalação de plantas industriais, centros de distribuição ou mesmo pontos comerciais. Esse problema logístico é uma decisão estratégica que pode causar um impacto significativo no custo total do produto comercializado. Existem na literatura diversos trabalhos que abordam esse problema. Assim, o objetivo desse trabalho é analisar o problema da localização de instalações proposto por diferentes autores e definir um modelo que seja o mais adequado possível ao mercado de distribuição de combustíveis no Brasil. Para isso, foi realizada uma análise do fluxo de refino e distribuição praticado neste segmento e da formação do respectivo custo de transporte. Foram consideradas restrições como capacidade de estoque, gama de produtos ofertados e níveis da hierarquia de distribuição. A partir dessa análise, foi definido um modelo matemático aplicado à redução dos custos de frete considerando-se a carga tributária. O modelo matemático foi implementado, em linguagem C, e permite simular o problema. Foram aplicadas técnicas de computação paralela visando reduzir o tempo de execução do algoritmo. Os resultados obtidos com o modelo Single Uncapacited Facility Location Problem (SUFLP) simulado nas duas versões do programa, sequencial e paralela, demonstram ganhos de até 5% em economia de custos e redução do tempo de execução em mais de 50%.

Metodologias de optimização topológica em cálculo estrutural

A optimização estrutural é uma temática antiga em engenharia. No entanto, com o crescimento do método dos elementos finitos em décadas recentes, dá origem a um crescente número de aplicações. A optimização topológica, especificamente, surge associada a uma fase de definição de domínio efectivo de um processo global de optimização estrutural. Com base neste tipo de optimização, é possível obter a distribuição óptima de material para diversas aplicações e solicitações. Os materiais compósitos e alguns materiais celulares, em particular, encontram-se entre os materiais mais proeminentes dos nossos dias, em termos das suas aplicações e de investigação e desenvolvimento. No entanto, a sua estrutura potencialmente complexa e natureza heterogénea acarretam grandes complexidades, tanto ao nível da previsão das suas propriedades constitutivas quanto na obtenção das distribuições óptimas de constituintes. Procedimentos de homogeneização podem fornecer algumas respostas em ambos os casos. Em particular, a homogeneização por expansão assimptótica pode ser utilizada para determinar propriedades termomecânicas efectivas e globais a partir de volumes representativos, de forma flexível e independente da distribuição de constituintes. Além disso, integra processos de localização e fornece informação detalhada acerca de sensibilidades locais em metodologias de optimização multiescala. A conjugação destas áreas pode conduzir a metodologias de optimização topológica multiescala, nas quais de procede à obtenção não só de estruturas óptimas mas também das distribuições ideais de materiais constituintes. Os problemas associados a estas abordagens tendem, no entanto, a exigir recursos computacionais assinaláveis, criando muitas vezes sérias limitações à exequibilidade da sua resolução. Neste sentido, técnicas de cálculo paralelo e distribuído apresentam-se como uma potencial solução. Ao dividir os problemas por diferentes unidades memória e de processamento, é possível abordar problemas que, de outra forma, seriam proibitivos. O principal foco deste trabalho centra-se na importância do desenvolvimento de procedimentos computacionais para as aplicações referidas. Adicionalmente, estas conduzem a diversas abordagens alternativas na procura simultânea de estruturas e materiais para responder a aplicações termomecânicas. Face ao exposto, tudo isto é integrado numa plataforma computacional de optimização multiobjectivo multiescala em termoelasticidade, desenvolvida e implementada ao longo deste trabalho. Adicionalmente, o trabalho é complementado com a montagem e configuração de um cluster do tipo Beowulf, assim como com o desenvolvimento do código com vista ao cálculo paralelo e distribuído.

Análise de desempenho da rede neural artificial do tipo multilayer perceptron na era multicore

Artificial neural networks are usually applied to solve complex problems. In problems with more complexity, by increasing the number of layers and neurons, it is possible to achieve greater functional efficiency. Nevertheless, this leads to a greater computational effort. The response time is an important factor in the decision to use neural networks in some systems. Many argue that the computational cost is higher in the training period. However, this phase is held only once. Once the network trained, it is necessary to use the existing computational resources efficiently. In the multicore era, the problem boils down to efficient use of all available processing cores. However, it is necessary to consider the overhead of parallel computing. In this sense, this paper proposes a modular structure that proved to be more suitable for parallel implementations. It is proposed to parallelize the feedforward process of an RNA-type MLP, implemented with OpenMP on a shared memory computer architecture. The research consistes on testing and analizing execution times. Speedup, efficiency and parallel scalability are analyzed. In the proposed approach, by reducing the number of connections between remote neurons, the response time of the network decreases and, consequently, so does the total execution time. The time required for communication and synchronization is directly linked to the number of remote neurons in the network, and so it is necessary to investigate which one is the best distribution of remote connections

Arquiteturas eficientes para sensoriamento espectral e classificação automática de modulações usando características cicloestacionárias

The increasing demand for high performance wireless communication systems has shown the inefficiency of the current model of fixed allocation of the radio spectrum. In this context, cognitive radio appears as a more efficient alternative, by providing opportunistic spectrum access, with the maximum bandwidth possible. To ensure these requirements, it is necessary that the transmitter identify opportunities for transmission and the receiver recognizes the parameters defined for the communication signal. The techniques that use cyclostationary analysis can be applied to problems in either spectrum sensing and modulation classification, even in low signal-to-noise ratio (SNR) environments. However, despite the robustness, one of the main disadvantages of cyclostationarity is the high computational cost for calculating its functions. This work proposes efficient architectures for obtaining cyclostationary features to be employed in either spectrum sensing and automatic modulation classification (AMC). In the context of spectrum sensing, a parallelized algorithm for extracting cyclostationary features of communication signals is presented. The performance of this features extractor parallelization is evaluated by speedup and parallel eficiency metrics. The architecture for spectrum sensing is analyzed for several configuration of false alarm probability, SNR levels and observation time for BPSK and QPSK modulations. In the context of AMC, the reduced alpha-profile is proposed as as a cyclostationary signature calculated for a reduced cyclic frequencies set. This signature is validated by a modulation classification architecture based on pattern matching. The architecture for AMC is investigated for correct classification rates of AM, BPSK, QPSK, MSK and FSK modulations, considering several scenarios of observation length and SNR levels. The numerical results of performance obtained in this work show the eficiency of the proposed architectures

Técnicas de paralelização em GPGPU aplicadas em algoritmo para remoção de ruído multiplicativo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geração de algoritmos de escalonamento para simulação de grades computacionais

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Paralelização da ferramenta de alinhamento de sequências MUSCLE para um ambiente distribuído

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Algoritmos de alinhamento múltiplo e técnicas de otimização para esses algoritmos utilizando Ant Colony

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Modelos dinâmicos simplificados, para verificação do comportamento de rede de satélites amarrados por cabos flexíveis, usando-se o método explícito das diferenças finitas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)