Algoritmo paralelo para determinação de autovalores de matrizes hermitianas

Dissertação (mestrado)–Universidade de Brasília, Universidade UnB de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciência de Materiais, 2015.

Clasificación lineal mediante algoritmo de perceptrón difuso

La clasificación es una de las herramientas necesarias para llevar a cabo un buen reconocimiento de patrones,las redes de neuronas artificiales (RNA), como una sección del área de Inteligencia Artificial (IA), dispone del perceptrón que es un método simple y eficiente para aprender a través de ejemplos a realizar clasificaciones lineales.

Implementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionais

With the growth of energy consumption worldwide, conventional reservoirs, the reservoirs called "easy exploration and production" are not meeting the global energy demand. This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel version

Sviluppo di un algoritmo di Object Detection per la privacy in ambito industriale

In questa tesi è descritto il lavoro svolto presso un'azienda informatica locale, allo scopo di ricerca ed implementazione di un algoritmo per individuare ed offuscare i volti presenti all'interno di video di e-learning in ambito industriale, al fine di garantire la privacy degli operai presenti. Tale algoritmo sarebbe stato poi da includere in un modulo software da inserire all'interno di un applicazione web già esistente per la gestione di questi video. Si è ricercata una soluzione ad hoc considerando le caratteristiche particolare del problema in questione, studiando le principali tecniche della Computer Vision per comprendere meglio quale strada percorrere. Si è deciso quindi di implementare un algoritmo di Blob Tracking basato sul colore.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.

Algoritmo para mapeamento de áreas de produção agropecuária com subdivisões.

Áreas de produção agropecuária podem ser mapeadas com o uso de receptores GPS, pela medida da posição geográfica de pontos. A coleta de pontos a campo geralmente não segue uma ordem que permita o traçado direto das áreas. O trabalho descreve um algoritmo desenvolvido para ordenar os pontos medidos, usando apenas a identificação da área e setor a qual cada ponto pertence, permitindo criar um mapa das áreas de produção e suas subdivisões (setores de produção contíguos). O algoritmo foi implementado na forma de um programa em linguagem C, sendo testado e validado em mais de 600 propriedades vitícolas.

Implementação de algoritmo para avaliação genética de grandes populações de animais de interesse agropecuário.

Apresentamos uma versão inicial da solução em desenvolvimento para estimação dos efeitos desejados através do modelo animal univariado, utilizando duas abordagens distintas para a obtenção do melhor estimador linear não viesado (BLUP) dos parâmetros do modelo.

Implementación de un algoritmo genético para la asignación de aulas en un centro de estudio (ING)

The genetic algorithm is a very efficient tool to solve optimization problems. On the other hand, the classroom assignation in any education center, particularly those that does not have enough quantity of classrooms for the courseʼs demand converts it in an optimization problem. In the Department of Computer Science (Universidad de Costa Rica) this work is carried out manually every six months. Besides, at least two persons of the department are dedicated full time to this labor for one week or more. The present article describes an automatic solution that not only reduces the response time to seconds but it also finds an optimal solution in the majority of the cases. In addition gives flexibility in using the program when the information involved with classroom assignation has to be updated. The interface is simple an easy to use.

Algoritmo di stima degli stati di carica e salute per batterie al litio mediante filtro di Kalman duale

L’obiettivo di questa tesi è lo studio dell’applicazione del filtro di Kalman Duale per la stima dei principali parametri di batteria. Si è realizzato un algoritmo che consente la stima del SoC e dei parametri basandosi su riferimenti di tensione provenienti da modelli matematici e da prove di laboratorio. La scelta del Kalman duale consente uno studio più completo dei parametri di batteria visto che permette di operare su circuiti equivalenti più complessi con maggiori informazioni sull’evoluzione della batteria nel tempo. I risultati dimostrano l’efficacia del DEKF nello stimare la tensione e lo stato di carica con errori minori rispetto a precedenti test effettuati con altri filtri di Kalman. Si ha però una difficoltà alla convergenza su alcuni parametri a causa dell’elevato carico computazionale che porta ad un aumento del rumore. Perciò, per studi futuri si dovrà aumentare la precisione con cui la stima duale opera sulla matrice dei parametri del circuito equivalente. Questo porterà a migliori prestazioni anche su circuiti più complessi.

Sviluppo e validazione di un algoritmo per la conversione delle incertezze delle effemeridi dell'asteroide Didymos

Per determinare lo stato di un satellite ad ogni istante è necessario un propagatore orbitale, cioè un algoritmo che, partendo da condizioni iniziali note, calcola la traiettoria di un corpo in un intervallo di tempo arbitrario. L’orbita ottenuta è tuttavia soggetta ad errori numerici (errori di propagazione) ed incertezze. Queste ultime derivano da condizioni iniziali non precise, in quanto ricavate da osservazioni, soggette ad errori di misurazione, o ipotesi sui parametri dell’orbita e del corpo. Per questo motivo è importante utilizzare il propagatore anche per verificare l’evoluzione di tali incertezze nel tempo tramite un processo noto come analisi della covarianza. Questo processo permette di valutare l’entità dell’incertezza calcolandone la variazione rispetto allo stato iniziale a cui è generata e la rispondenza ai requisiti di missione. Lo scopo della tesi è l’incremento di precisione del propagatore orbitale esistente e lo sviluppo di strumenti per il supporto della missione LICIACube (Light Italian Cubesat for Imaging of Asteroids). In particolare, saranno implementati effetti secondari nel modello di propagazione ed uno strumento per la propagazione e conversione della rappresentazione di incertezze delle effemeridi. Questo permetterà la valutazione della precisione dell’orbita di Didymos e di LICIACube, dal suo rilascio fino al flyby. Per l’esportazione della traiettoria calcolata viene presentata una funzione che, tramite interpolazione, rappresenti l’orbita generata utilizzando un limitato spazio di memoria.

Applicazione dell'acqua attivata al plasma (PAW) ed implementazione di un sistema di visione computerizzata (CVS) per il controllo e la valutazione della melanosi nei crostacei

I crostacei sono da sempre considerati prodotti ittici d'elevato valore economico (FAO 2020) soggetti ad un'alta deperibilità a causa dello sviluppo di colorazioni brune nella zona cefalotoracica ed addominale del carapace (Goncalves et al. 2016). Nell'ottica di una riduzione degli sprechi alimentari e vista la crescente sensibilità dei consumatori verso alimenti clean-lable, questo studio valuta l'effetto dell'acqua attivata al plasma (PAW) nel ritardare la comparsa di melanosi su mazzancolle (P. kerathurus) e gamberi rosa (P. longirostris), confrontandone l'effetto con i più comuni trattamenti (solforosa e 4-esilresorcinolo). La valutazione della melanosi si è svolta per mezzo di un sistema di visione computerizzata (CVS) e successiva analisi delle immagini digitalizzate. Dalle prove sulle mazzancolle è emerso un effetto protettivo dell'acqua attivata al plasma per i primi 5 giorni di conservazione, mentre per i gamberi rosa non si sono ottenute differenze significative (p<0.05) rispetto ai campioni trattati con sola acqua. I migliori risultati nel contenimento della melanosi si sono ottenuti dai campionitrattati con 4-esilresorcionolo, tuttavia si è anche sviluppata una colorazione rossa sul carapace giudicabile, secondo altri studi, come sgradevole (Pilar Montero et al. 2001).

Sviluppo e validazione di un algoritmo di Vehicle Routing per un caso di logistica distributiva in collaborazione con Toyota Material Handling Italia

L’elaborato descrive le fasi di progettazione, programmazione e validazione di un programma sviluppato in ambiente Java per il Vehicle Routing Problem. L’algoritmo implementato è di tipo euristico costruttivo primal e presenta funzionalità specifiche per la gestione di un elevato numero di vincoli e l’applicazione a casistiche reali. La validazione è stata effettuata su una base dati reale e in confronto a dataset di cui è nota la soluzione ottima. Il programma è stato progettato per risultare flessibile alle richieste dell’utente e utilizzabile per valutazioni economiche in ambito consulenziale.