Análisis de rendimiento de aplicaciones paralelas de memoria compartida: problema N-body

Este trabajo analiza el rendimiento de cuatro nodos de cómputo multiprocesador de memoria compartida para resolver el problema N-body. Se paraleliza el algoritmo serie, y se codifica usando el lenguaje C extendido con OpenMP. El resultado son dos variantes que obedecen a dos criterios de optimización diferentes: minimizar los requisitos de memoria y minimizar el volumen de cómputo. Posteriormente, se realiza un proceso de análisis de las prestaciones del programa sobre los nodos de cómputo. Se modela el rendimiento de las variantes secuenciales y paralelas de la aplicación, y de los nodos de cómputo; se instrumentan y ejecutan los programas para obtener resultados en forma de varias métricas; finalmente se muestran e interpretan los resultados, proporcionando claves que explican ineficiencias y cuellos de botella en el rendimiento y posibles líneas de mejora. La experiencia de este estudio concreto ha permitido esbozar una incipiente metodología de análisis de rendimiento, identificación de problemas y sintonización de algoritmos a nodos de cómputo multiprocesador de memoria compartida.

Alineamiento múltiple de secuencias con T-Coffee: una aproximación paralela

Las aplicaciones de alineamiento múltiple de secuencias son prototipos de aplicaciones que requieren elevada potencia de cómputo y memoria. Se destacan por la relevancia científica que tienen los resultados que brindan a investigaciones científicas en el campo de la biomedicina, genética y farmacología. Las aplicaciones de alineamiento múltiple tienen la limitante de que no son capaces de procesar miles de secuencias, por lo que se hace necesario crear un modelo para resolver la problemática. Analizando el volumen de datos que se manipulan en el área de las ciencias biológica y la complejidad de los algoritmos de alineamiento de secuencias, la única vía de solución del problema es a través de la utilización de entornos de cómputo paralelos y la computación de altas prestaciones. La investigación realizada por nosotros tiene como objetivo la creación de un modelo paralelo que le permita a los algoritmos de alineamiento múltiple aumentar el número de secuencias a procesar, tratando de mantener la calidad en los resultados para garantizar la precisión científica. El modelo que proponemos emplea como base la clusterización de las secuencias de entrada utilizando criterios biológicos que permiten mantener la calidad de los resultados. Además, el modelo se enfoca en la disminución del tiempo de cómputo y consumo de memoria. Para presentar y validar el modelo utilizamos T-Coffee, como plataforma de desarrollo e investigación. El modelo propuesto pudiera ser aplicado a cualquier otro algoritmo de alineamiento múltiple de secuencias.

Estudi GPGPU dedicat al processament de neuroimatges

La tecnologia GPGPU permet paral∙lelitzar càlculs executant operacions aritmètiques en els múltiples processadors de que disposen els xips gràfics. S'ha fet servir l'entorn de desenvolupament CUDA de la companyia NVIDIA, que actualment és la solució GPGPU més avançada del mercat. L'algorisme de neuroimatge implementat pertany a un estudi VBM desenvolupat amb l'eina SPM. Es tracta concretament del procés de segmentació d'imatges de ressonància magnètica cerebrals, en els diferents teixits dels quals es composa el cervell: matèria blanca, matèria grisa i líquid cefaloraquidi. S'han implementat models en els llenguatges Matlab, C i CUDA, i s'ha fet un estudi comparatiu per plataformes hardware diferents.

Estudi per a un sistema de mesura de pes per a marmota alpina

Aquest projecte tracta sobre la viabilitat de la construcció d’un sistema per al seguiment del pes d’una població de marmotes en alta muntanya. Bàsicament, es construeix una bàscula amb un sensor de força i un sensor de temperatura. Aquestes sortides analògiques es connecten a un microcontrolador ATmega8 que, mitjançant un algorisme desenvolupat en aquest projecte, està contínuament en escolta fins a detectar un canvi sobtat en el pes. Aleshores les dades s’enregistren i es guarden en una memòria SRAM per a, posteriorment, poder ser descarregades a un ordinador i analitzades per un programa que s’ha creat per a tal finalitat.

Estudio sobre la extracción de puntos característicos en imágenes y sus aplicaciones

En aquest treball realitzem un estudi sobre la detecció y la descripció de punts característics, una tecnologia que permet extreure informació continguda en les imatges. Primerament presentem l'estat de l'art juntament amb una avaluació dels mètodes més rellevants. A continuació proposem els nous mètodes que hem creat de detecció i descripció, juntament amb l'algorisme òptim anomenat DART, el qual supera l'estat de l'art. Finalment mostrem algunes aplicacions on s'utilitzen els punts DART. Basant-se en l'aproximació de l'espai d'escales Gaussià, el detector proposat pot extreure punts de distint tamany invariants davant canvis en el punt de vista, la rotació i la iluminació. La reutilització de l'espai d'escales durant el procés de descripció, així com l'ús d'estructures simplificades i optimitzades, permeten realitzar tot el procediment en un temps computacional menor a l'obtingut fins al moment. Així s'aconsegueixen punts invariants i distingibles de forma ràpida, el qual permet la seva utilització en aplicacions com el seguiment d'objectes, la reconstrucció d'escenaris 3D i en motors de cerca visual.

Evaluación de la regeneración ósea mediante procesado de imagen

La regeneració òssia és un procés estudiat per experts de tot el món. Aquests experts estudien materials capaços d’accelerar el procés de formació de teixit ossi en zones on s’han produït defectes ossis. Després d’un determinat període de temps de l’aplicació dels materials d’estudi en la zona on hi havia una manca de teixit ossi, s’obtenen imatges d’aquesta zona on l’expert mitjançant l’ inspecció visual d’aquestes imatges avalua si l’os s’ha regenerat bé o no. El problema d’aquest mètode d’avaluació es que requereix d’un expert on la valoració d’aquest és subjectiva i difícil de quantificar, el que pot provocar que hi hagi discordança entre experts. Amb la finalitat de aprofitar les imatges en que es basa l’expert per avaluar la capacitat de regeneració òssia dels materials d’estudi es proposa realitzar un anàlisi quantitatiu de la regeneració òssia basat en el processament d’imatge. L’algorisme dissenyat es capaç de classificar imatges de la mandíbula en: imatges de regeneració bona i dolenta mitjançant la parametrització de l’histograma de nivells de grisos de la imatge, solucionant la falta d’objectivitat del mètode d’avaluació de la regeneració òssia i la necessitat d’un expert per realitzar-la.

MR MAQ: algorisme de Read Mapping utilitzant la plataforma Hadoop

L’èxit del Projecte Genoma Humà (PGH) l’any 2000 va fer de la “medicina personalitzada” una realitat més propera. Els descobriments del PGH han simplificat les tècniques de seqüenciació de tal manera que actualment qualsevol persona pot aconseguir la seva seqüència d’ADN complerta. La tecnologia de Read Mapping destaca en aquest tipus de tècniques i es caracteritza per manegar una gran quantitat de dades. Hadoop, el framework d’Apache per aplicacions intensives de dades sota el paradigma Map Reduce, resulta un aliat perfecte per aquest tipus de tecnologia i ha sigut l’opció escollida per a realitzar aquest projecte. Durant tot el treball es realitza l’estudi, l’anàlisi i les experimentacions necessàries per aconseguir un Algorisme Genètic innovador que utilitzi tot el potencial de Hadoop.

Alineamiento de secuencias genéticas en procesadores multicore

Este trabajo analiza el rendimiento del algoritmo de alineamiento de secuencias conocido como Needleman-Wunsch, sobre 3 sistemas de cómputo multiprocesador diferentes. Se analiza y se codifica el algoritmo serie usando el lenguaje de programación C y se plantean una serie de optimizaciones con la finalidad de minimizar el volumen y el tiempo de cómputo. Posteriormente, se realiza un análisis de las prestaciones del programa sobre los diferentes sistemas de cómputo. En la segunda parte del trabajo, se paraleliza el algoritmo serie y se codifica ayudándonos de OpenMP. El resultado son dos variantes del programa que difieren en la relación entre la cantidad de cómputo y la de comunicación. En la primera variante, la comunicación entre procesadores es poco frecuente y se realiza tras largos periodos de ejecución (granularidad gruesa). En cambio, en la segunda variante las tareas individuales son relativamente pequeñas en término de tiempo de ejecución y la comunicación entre los procesadores es frecuente (granularidad fina). Ambas variantes se ejecutan y analizan en arquitecturas multicore que explotan el paralelismo a nivel de thread. Los resultados obtenidos muestran la importancia de entender y saber analizar el efecto del multicore y multithreading en el rendimiento.

Sistema de reconeixement de cares basat en múltiples vistes

En aquest projecte es proposa un algorisme de detecció de pell que introdueix el veïnatge a l’hora de classificar píxels. Partim d’un espai de color invariant après a partir de múltiples vistes i introduïm la influència del veïnatge mitjançant camps aleatoris de Markov. A partir dels experiments realitzats podem concloure que la inclusió del veïnatge en el procés de classificació de píxels millora significativament els resultats de detecció.

Optimizador de operarios industriales

Este es un proyecto orientado hacia la optimización de actividades productivas en plantas industriales de empresas pymes (pequeñas y medianas empresas) mediante entornos de programación. Más concretamente la idea es realizar una aplicación que permita realizar planificaciones eficientes de cómo distribuir el trabajo a los operarios de producción dentro de una planta industrial convencional. Dichas plantas disponen de una serie de recursos, máquinas, que junto a su plantilla de trabajadores deben realizar las diferentes órdenes de fabricación. Estas tareas se han de poder realizar dentro de un marco de tiempo aceptable y a la vez adecuado al servicio que desea dar la planta a sus clientes. Por tal de abarcar de forma correcta este problema se distribuye el proyecto final de carrera en tres bloques principales: El primero de ellos es buscar un algoritmo/s que permita encontrar una solución aceptable, una buena solución. En segundo lugar realizar un estudio de los datos necesarios para poder llevar a cabo dicho algoritmo y diseñar una base de datos que disponga de la información adecuada para la organización de los recursos. Seguidamente, el programa que ejecutará la planificación del conjunto de órdenes de fabricación de la planta y su evaluación del nivel de eficiencia de la solución propuesta. El programa será realizado en el lenguaje de programación Java. Y finalmente, la presentación de los resultados y la bondad de la heurística desarrollada.

Aplicació per la creació de classes interactives de Ciclo Indoor

Es tracta d'un projecte evolutiu que permetrà crear una aplicació que serveixi de suport gràfic per a les classes de Ciclo Indoor i que a més a més permetrà al professor preparar-les en pocs minuts. També tindrà un apartat dedicat a gestionar als usuaris del sistema mitjançant una connexió a una base de dades que també ha sigut dissenyada i desenvolupada en aquest projecte.

Caracterización de biomarcadores en la recurrencia postquirúrgica de la enfermedad de Crohn: valor predictivo y/o implicación patogénica de los mismos

La recurrència postquirúrgica en els pacients amb malaltia de Crohn intervinguts és molt freqüent i, al seu torn, té implicacions terapèutiques importants. No s'han caracteritzat fins ara marcadors biològics que, pel seu valor predictiu, poguessin ser d'utilitat en el maneig postquirúrgic d'aquests pacients. En aquest estudi s'analitza el perfil evolutiu després de la cirurgia de diverses citocines (IL-2, IL-6, IL-10, IL1B, IFN-g i TNF-a), marcadors fecals (calprotectina) i paràmetres serològics (proteïna C reactiva, fibrinogen), per determinar la seva possible utilitat com a marcadors predictius de recurrència després de la cirurgia resectiva.

Marcadores biológicos y clearance de lactato como factores pronóstico de mortalidad en la sepsis.

La sèpsia és la resposta del organisme davant una agresió externa, com a resultat de la interacció de l'agent agressor amb l'organisme agredit. Malgrat els dels avanços i les noves guias continua essent, una de les patologies més freqüents a les unitats de cures intensives. A més a més de la sospita clínica, són necesaris altres marcadors que ens ajudin al diagnóstic per a iniciar un tractament agresiu precoç. En aquest traball s'estudia una cohort de pacients, observant si la determinació dels valors lactat arterial (puntual i evolutiu) i l'aclarament de lactat com a marcadors de l'oxigenació tisular, poden servir com a guia per a una correcta resucitació, i si poden tenir valor pronòstic. Es realitza una comparació amb la resta dels biomarcadors, estudiant el seu comportament seqüencial a la sèpsia.

Fascitis necrotitzant i miositis per streptococcus pyogenes

Existeixen tres tipus d'infeccions greus causades per Streptococcus del grup A (GAS): la fascitis necrotitzant (FN), la miositis i la síndrome de xoc tòxic estreptocòccica (SST). Es tracta d'un estudi retrospectiu en el qual es van revisar les històries clíniques de cinc casos de FN per Streptococcus pyogenes. Es descriuen dades epidemiològiques, característiques clíniques del pacient i de la infecció, paràmetres de laboratori, mètodes diagnòstics, tractaments rebuts i curs evolutiu dels pacients. Es va estimar la taxa de mortalitat de la cohort de pacients. El retard en el diagnòstic i tractament d'aquest tipus d'infeccions són les causes principals de mortalitat.

UOC Algorithms

Aplicació per a iPad a mode de repositori de continguts relacionats amb l'ensenyament d'assignatures d'informàtica.