The CIAO Multi-Dialect Compiler and System: An Experimentation Workbench for Future (C)LP Systems

CIAO is an advanced programming environment supporting Logic and Constraint programming. It offers a simple concurrent kernel on top of which declarative and non-declarative extensions are added via librarles. Librarles are available for supporting the ISOProlog standard, several constraint domains, functional and higher order programming, concurrent and distributed programming, internet programming, and others. The source language allows declaring properties of predicates via assertions, including types and modes. Such properties are checked at compile-time or at run-time. The compiler and system architecture are designed to natively support modular global analysis, with the two objectives of proving properties in assertions and performing program optimizations, including transparently exploiting parallelism in programs. The purpose of this paper is to report on recent progress made in the context of the CIAO system, with special emphasis on the capabilities of the compiler, the techniques used for supporting such capabilities, and the results in the áreas of program analysis and transformation already obtained with the system.

The CIAO multi-dialect compiler and system: An experimentation workbench for future (C)LP systems

Abstract is not available.

A multi-resource load balancing algorithm for cloud cache systems

With the advent of cloud computing model, distributed caches have become the cornerstone for building scalable applications. Popular systems like Facebook [1] or Twitter use Memcached [5], a highly scalable distributed object cache, to speed up applications by avoiding database accesses. Distributed object caches assign objects to cache instances based on a hashing function, and objects are not moved from a cache instance to another unless more instances are added to the cache and objects are redistributed. This may lead to situations where some cache instances are overloaded when some of the objects they store are frequently accessed, while other cache instances are less frequently used. In this paper we propose a multi-resource load balancing algorithm for distributed cache systems. The algorithm aims at balancing both CPU and Memory resources among cache instances by redistributing stored data. Considering the possible conflict of balancing multiple resources at the same time, we give CPU and Memory resources weighted priorities based on the runtime load distributions. A scarcer resource is given a higher weight than a less scarce resource when load balancing. The system imbalance degree is evaluated based on monitoring information, and the utility load of a node, a unit for resource consumption. Besides, since continuous rebalance of the system may affect the QoS of applications utilizing the cache system, our data selection policy ensures that each data migration minimizes the system imbalance degree and hence, the total reconfiguration cost can be minimized. An extensive simulation is conducted to compare our policy with other policies. Our policy shows a significant improvement in time efficiency and decrease in reconfiguration cost.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Identification of intermediate debonding damage in FRP-plated RC beams based on multi-objective particle swarm optimization without updated baseline model

Fiber reinforced polymer composites (FRP) have found widespread usage in the repair and strengthening of concrete structures. FRP composites exhibit high strength-to-weight ratio, corrosion resistance, and are convenient to use in repair applications. Externally bonded FRP flexural strengthening of concrete beams is the most extended application of this technique. A common cause of failure in such members is associated with intermediate crack-induced debonding (IC debonding) of the FRP substrate from the concrete in an abrupt manner. Continuous monitoring of the concrete?FRP interface is essential to pre- vent IC debonding. Objective condition assessment and performance evaluation are challenging activities since they require some type of monitoring to track the response over a period of time. In this paper, a multi-objective model updating method integrated in the context of structural health monitoring is demonstrated as promising technology for the safety and reliability of this kind of strengthening technique. The proposed method, solved by a multi-objective extension of the particle swarm optimization method, is based on strain measurements under controlled loading. The use of permanently installed fiber Bragg grating (FBG) sensors embedded into the FRP-concrete interface or bonded onto the FRP strip together with the proposed methodology results in an automated method able to operate in an unsupervised mode.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Cooperative Learning Model based on Multi-Agent Architecture for Embedded Intelligent Systems

Cooperative systems are suitable for many types of applications and nowadays these system are vastly used to improve a previously defined system or to coordinate multiple devices working together. This paper provides an alternative to improve the reliability of a previous intelligent identification system. The proposed approach implements a cooperative model based on multi-agent architecture. This new system is composed of several radar-based systems which identify a detected object and transmit its own partial result by implementing several agents and by using a wireless network to transfer data. The proposed topology is a centralized architecture where the coordinator device is in charge of providing the final identification result depending on the group behavior. In order to find the final outcome, three different mechanisms are introduced. The simplest one is based on majority voting whereas the others use two different weighting voting procedures, both providing the system with learning capabilities. Using an appropriate network configuration, the success rate can be improved from the initial 80% up to more than 90%.

A multi-level analysis of innovation diffusion: The case of solar photovoltaic systems in Germany and the disillusion of grid parity

¿Suministrarán las fuentes de energía renovables toda la energía que el mundo necesita algún día? Algunos argumentan que sí, mientras que otros dicen que no. Sin embargo, en algunas regiones del mundo, la producción de electricidad a través de fuentes de energía renovables ya está en una etapa prometedora de desarrollo en la que su costo de generación de electricidad compite con fuentes de electricidad convencionales, como por ejemplo la paridad de red. Este logro ha sido respaldado por el aumento de la eficiencia de la tecnología, la reducción de los costos de producción y, sobre todo, los años de intervenciones políticas de apoyo financiero. La difusión de los sistemas solares fotovoltaicos (PV) en Alemania es un ejemplo relevante. Alemania no sólo es el país líder en términos de capacidad instalada de sistemas fotovoltaicos (PV) en todo el mundo, sino también uno de los países pioneros donde la paridad de red se ha logrado recientemente. No obstante, podría haber una nube en el horizonte. La tasa de difusión ha comenzado a declinar en muchas regiones. Además, las empresas solares locales – que se sabe son importantes impulsores de la difusión – han comenzado a enfrentar dificultades para manejar sus negocios. Estos acontecimientos plantean algunas preguntas importantes: ¿Es ésta una disminución temporal en la difusión? ¿Los adoptantes continuarán instalando sistemas fotovoltaicos? ¿Qué pasa con los modelos de negocio de las empresas solares locales? Con base en el caso de los sistemas fotovoltaicos en Alemania a través de un análisis multinivel y dos revisiones literarias complementarias, esta tesis doctoral extiende el debate proporcionando riqueza múltiple de datos empíricos en un conocimiento de contexto limitado. El primer análisis se basa en la perspectiva del adoptante, que explora el nivel "micro" y el proceso social que subyace a la adopción de los sistemas fotovoltaicos. El segundo análisis es una perspectiva a nivel de empresa, que explora los modelos de negocio de las empresas y sus roles impulsores en la difusión de los sistemas fotovoltaicos. El tercero análisis es una perspectiva regional, la cual explora el nivel "meso", el proceso social que subyace a la adopción de sistemas fotovoltaicos y sus técnicas de modelado. Los resultados incluyen implicaciones tanto para académicos como políticos, no sólo sobre las innovaciones en energía renovable relativas a la paridad de red, sino también, de manera inductiva, sobre las innovaciones ambientales impulsadas por las políticas que logren la competitividad de costes. ABSTRACT Will renewable energy sources supply all of the world energy needs one day? Some argue yes, while others say no. However, in some regions of the world, the electricity production through renewable energy sources is already at a promising stage of development at which their electricity generation costs compete with conventional electricity sources’, i.e., grid parity. This achievement has been underpinned by the increase of technology efficiency, reduction of production costs and, above all, years of policy interventions of providing financial support. The diffusion of solar photovoltaic (PV) systems in Germany is an important frontrunner case in point. Germany is not only the top country in terms of installed PV systems’ capacity worldwide but also one of the pioneer countries where the grid parity has recently been achieved. However, there might be a cloud on the horizon. The diffusion rate has started to decline in many regions. In addition, local solar firms – which are known to be important drivers of diffusion – have started to face difficulties to run their businesses. These developments raise some important questions: Is this a temporary decline on diffusion? Will adopters continue to install PV systems? What about the business models of the local solar firms? Based on the case of PV systems in Germany through a multi-level analysis and two complementary literature reviews, this PhD Dissertation extends the debate by providing multiple wealth of empirical details in a context-limited knowledge. The first analysis is based on the adopter perspective, which explores the “micro” level and the social process underlying the adoption of PV systems. The second one is a firm-level perspective, which explores the business models of firms and their driving roles in diffusion of PV systems. The third one is a regional perspective, which explores the “meso” level, i.e., the social process underlying the adoption of PV systems and its modeling techniques. The results include implications for both scholars and policymakers, not only about renewable energy innovations at grid parity, but also in an inductive manner, about policy-driven environmental innovations that achieve the cost competiveness.

Automated wordlength optimization framework for multi-source statistical interval-based analysis of nonlinear systems with control-flow structures

El uso de aritmética de punto fijo es una opción de diseño muy extendida en sistemas con fuertes restricciones de área, consumo o rendimiento. Para producir implementaciones donde los costes se minimicen sin impactar negativamente en la precisión de los resultados debemos llevar a cabo una asignación cuidadosa de anchuras de palabra. Encontrar la combinación óptima de anchuras de palabra en coma fija para un sistema dado es un problema combinatorio NP-hard al que los diseñadores dedican entre el 25 y el 50 % del ciclo de diseño. Las plataformas hardware reconfigurables, como son las FPGAs, también se benefician de las ventajas que ofrece la aritmética de coma fija, ya que éstas compensan las frecuencias de reloj más bajas y el uso más ineficiente del hardware que hacen estas plataformas respecto a los ASICs. A medida que las FPGAs se popularizan para su uso en computación científica los diseños aumentan de tamaño y complejidad hasta llegar al punto en que no pueden ser manejados eficientemente por las técnicas actuales de modelado de señal y ruido de cuantificación y de optimización de anchura de palabra. En esta Tesis Doctoral exploramos distintos aspectos del problema de la cuantificación y presentamos nuevas metodologías para cada uno de ellos: Las técnicas basadas en extensiones de intervalos han permitido obtener modelos de propagación de señal y ruido de cuantificación muy precisos en sistemas con operaciones no lineales. Nosotros llevamos esta aproximación un paso más allá introduciendo elementos de Multi-Element Generalized Polynomial Chaos (ME-gPC) y combinándolos con una técnica moderna basada en Modified Affine Arithmetic (MAA) estadístico para así modelar sistemas que contienen estructuras de control de flujo. Nuestra metodología genera los distintos caminos de ejecución automáticamente, determina las regiones del dominio de entrada que ejercitarán cada uno de ellos y extrae los momentos estadísticos del sistema a partir de dichas soluciones parciales. Utilizamos esta técnica para estimar tanto el rango dinámico como el ruido de redondeo en sistemas con las ya mencionadas estructuras de control de flujo y mostramos la precisión de nuestra aproximación, que en determinados casos de uso con operadores no lineales llega a tener tan solo una desviación del 0.04% con respecto a los valores de referencia obtenidos mediante simulación. Un inconveniente conocido de las técnicas basadas en extensiones de intervalos es la explosión combinacional de términos a medida que el tamaño de los sistemas a estudiar crece, lo cual conlleva problemas de escalabilidad. Para afrontar este problema presen tamos una técnica de inyección de ruidos agrupados que hace grupos con las señales del sistema, introduce las fuentes de ruido para cada uno de los grupos por separado y finalmente combina los resultados de cada uno de ellos. De esta forma, el número de fuentes de ruido queda controlado en cada momento y, debido a ello, la explosión combinatoria se minimiza. También presentamos un algoritmo de particionado multi-vía destinado a minimizar la desviación de los resultados a causa de la pérdida de correlación entre términos de ruido con el objetivo de mantener los resultados tan precisos como sea posible. La presente Tesis Doctoral también aborda el desarrollo de metodologías de optimización de anchura de palabra basadas en simulaciones de Monte-Cario que se ejecuten en tiempos razonables. Para ello presentamos dos nuevas técnicas que exploran la reducción del tiempo de ejecución desde distintos ángulos: En primer lugar, el método interpolativo aplica un interpolador sencillo pero preciso para estimar la sensibilidad de cada señal, y que es usado después durante la etapa de optimización. En segundo lugar, el método incremental gira en torno al hecho de que, aunque es estrictamente necesario mantener un intervalo de confianza dado para los resultados finales de nuestra búsqueda, podemos emplear niveles de confianza más relajados, lo cual deriva en un menor número de pruebas por simulación, en las etapas iniciales de la búsqueda, cuando todavía estamos lejos de las soluciones optimizadas. Mediante estas dos aproximaciones demostramos que podemos acelerar el tiempo de ejecución de los algoritmos clásicos de búsqueda voraz en factores de hasta x240 para problemas de tamaño pequeño/mediano. Finalmente, este libro presenta HOPLITE, una infraestructura de cuantificación automatizada, flexible y modular que incluye la implementación de las técnicas anteriores y se proporciona de forma pública. Su objetivo es ofrecer a desabolladores e investigadores un entorno común para prototipar y verificar nuevas metodologías de cuantificación de forma sencilla. Describimos el flujo de trabajo, justificamos las decisiones de diseño tomadas, explicamos su API pública y hacemos una demostración paso a paso de su funcionamiento. Además mostramos, a través de un ejemplo sencillo, la forma en que conectar nuevas extensiones a la herramienta con las interfaces ya existentes para poder así expandir y mejorar las capacidades de HOPLITE. ABSTRACT Using fixed-point arithmetic is one of the most common design choices for systems where area, power or throughput are heavily constrained. In order to produce implementations where the cost is minimized without negatively impacting the accuracy of the results, a careful assignment of word-lengths is required. The problem of finding the optimal combination of fixed-point word-lengths for a given system is a combinatorial NP-hard problem to which developers devote between 25 and 50% of the design-cycle time. Reconfigurable hardware platforms such as FPGAs also benefit of the advantages of fixed-point arithmetic, as it compensates for the slower clock frequencies and less efficient area utilization of the hardware platform with respect to ASICs. As FPGAs become commonly used for scientific computation, designs constantly grow larger and more complex, up to the point where they cannot be handled efficiently by current signal and quantization noise modelling and word-length optimization methodologies. In this Ph.D. Thesis we explore different aspects of the quantization problem and we present new methodologies for each of them: The techniques based on extensions of intervals have allowed to obtain accurate models of the signal and quantization noise propagation in systems with non-linear operations. We take this approach a step further by introducing elements of MultiElement Generalized Polynomial Chaos (ME-gPC) and combining them with an stateof- the-art Statistical Modified Affine Arithmetic (MAA) based methodology in order to model systems that contain control-flow structures. Our methodology produces the different execution paths automatically, determines the regions of the input domain that will exercise them, and extracts the system statistical moments from the partial results. We use this technique to estimate both the dynamic range and the round-off noise in systems with the aforementioned control-flow structures. We show the good accuracy of our approach, which in some case studies with non-linear operators shows a 0.04 % deviation respect to the simulation-based reference values. A known drawback of the techniques based on extensions of intervals is the combinatorial explosion of terms as the size of the targeted systems grows, which leads to scalability problems. To address this issue we present a clustered noise injection technique that groups the signals in the system, introduces the noise terms in each group independently and then combines the results at the end. In this way, the number of noise sources in the system at a given time is controlled and, because of this, the combinato rial explosion is minimized. We also present a multi-way partitioning algorithm aimed at minimizing the deviation of the results due to the loss of correlation between noise terms, in order to keep the results as accurate as possible. This Ph.D. Thesis also covers the development of methodologies for word-length optimization based on Monte-Carlo simulations in reasonable times. We do so by presenting two novel techniques that explore the reduction of the execution times approaching the problem in two different ways: First, the interpolative method applies a simple but precise interpolator to estimate the sensitivity of each signal, which is later used to guide the optimization effort. Second, the incremental method revolves on the fact that, although we strictly need to guarantee a certain confidence level in the simulations for the final results of the optimization process, we can do it with more relaxed levels, which in turn implies using a considerably smaller amount of samples, in the initial stages of the process, when we are still far from the optimized solution. Through these two approaches we demonstrate that the execution time of classical greedy techniques can be accelerated by factors of up to ×240 for small/medium sized problems. Finally, this book introduces HOPLITE, an automated, flexible and modular framework for quantization that includes the implementation of the previous techniques and is provided for public access. The aim is to offer a common ground for developers and researches for prototyping and verifying new techniques for system modelling and word-length optimization easily. We describe its work flow, justifying the taken design decisions, explain its public API and we do a step-by-step demonstration of its execution. We also show, through an example, the way new extensions to the flow should be connected to the existing interfaces in order to expand and improve the capabilities of HOPLITE.

Fault tolerant embedded systems design by multi-objective optimization

The design of fault tolerant systems is gaining importance in large domains of embedded applications where design constrains are as important as reliability. New software techniques, based on selective application of redundancy, have shown remarkable fault coverage with reduced costs and overheads. However, the large number of different solutions provided by these techniques, and the costly process to assess their reliability, make the design space exploration a very difficult and time-consuming task. This paper proposes the integration of a multi-objective optimization tool with a software hardening environment to perform an automatic design space exploration in the search for the best trade-offs between reliability, cost, and performance. The first tool is commanded by a genetic algorithm which can simultaneously fulfill many design goals thanks to the use of the NSGA-II multi-objective algorithm. The second is a compiler-based infrastructure that automatically produces selective protected (hardened) versions of the software and generates accurate overhead reports and fault coverage estimations. The advantages of our proposal are illustrated by means of a complex and detailed case study involving a typical embedded application, the AES (Advanced Encryption Standard).

Development of a systems risk methodology for single and multi-modal transportation systems. Final report.

Transportation Department, Research and Special Programs Administration, Washington, D.C.