Parallel GPU architecture for hyperspectral unmixing based on augmented Lagrangian method

Hyperspectral imaging has become one of the main topics in remote sensing applications, which comprise hundreds of spectral bands at different (almost contiguous) wavelength channels over the same area generating large data volumes comprising several GBs per flight. This high spectral resolution can be used for object detection and for discriminate between different objects based on their spectral characteristics. One of the main problems involved in hyperspectral analysis is the presence of mixed pixels, which arise when the spacial resolution of the sensor is not able to separate spectrally distinct materials. Spectral unmixing is one of the most important task for hyperspectral data exploitation. However, the unmixing algorithms can be computationally very expensive, and even high power consuming, which compromises the use in applications under on-board constraints. In recent years, graphics processing units (GPUs) have evolved into highly parallel and programmable systems. Specifically, several hyperspectral imaging algorithms have shown to be able to benefit from this hardware taking advantage of the extremely high floating-point processing performance, compact size, huge memory bandwidth, and relatively low cost of these units, which make them appealing for onboard data processing. In this paper, we propose a parallel implementation of an augmented Lagragian based method for unsupervised hyperspectral linear unmixing on GPUs using CUDA. The method called simplex identification via split augmented Lagrangian (SISAL) aims to identify the endmembers of a scene, i.e., is able to unmix hyperspectral data sets in which the pure pixel assumption is violated. The efficient implementation of SISAL method presented in this work exploits the GPU architecture at low level, using shared memory and coalesced accesses to memory.

Multiagent System Architecture for Short-term Operation of Integrated Microgrids

The forthcoming smart grids are comprised of integrated microgrids operating in grid-connected and isolated mode with local generation, storage and demand response (DR) programs. The proposed model is based on three successive complementary steps for power transaction in the market environment. The first step is characterized as a microgrid’s internal market; the second concerns negotiations between distinct interconnected microgrids; and finally, the third refers to the actual electricity market. The proposed approach is modeled and tested using a MAS framework directed to the study of the smart grids environment, including the simulation of electricity markets. This is achieved through the integration of the proposed approach with the MASGriP (Multi-Agent Smart Grid Platform) system.

A process-based control for evolvable production systems

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Adaptive offloading for infotainment systems

Infotainment applications in vehicles are currently supported both by the in-vehicle platform, as well as by user’s smart devices, such as smartphones and tablets. More and more the user expects that there is a continuous service of applications inside or outside of the vehicle, provided in any of these devices (a simple but common example is hands-free mobile phone calls provided by the vehicle platform). With the increasing complexity of ‘apps’, it is necessary to support increasing levels of Quality of Service (QoS), with varying resource requirements. Users may want to start listening to music in the smartphone, or video in the tablet, being this application transparently ‘moved’ into the vehicle when it is started. This paper presents an adaptable offloading mechanism, following a service-oriented architecture pattern, which takes into account the QoS requirements of the applications being executed when making decisions.

TEA: Timing and Energy Aware compression architecture for Efficient Configuration in CGRAs

Coarse Grained Reconfigurable Architectures (CGRAs) are emerging as enabling platforms to meet the high performance demanded by modern applications (e.g. 4G, CDMA, etc.). Recently proposed CGRAs offer time-multiplexing and dynamic applications parallelism to enhance device utilization and reduce energy consumption at the cost of additional memory (up to 50% area of the overall platform). To reduce the memory overheads, novel CGRAs employ either statistical compression, intermediate compact representation, or multicasting. Each compaction technique has different properties (i.e. compression ratio, decompression time and decompression energy) and is best suited for a particular class of applications. However, existing research only deals with these methods separately. Moreover, they only analyze the compaction ratio and do not evaluate the associated energy overheads. To tackle these issues, we propose a polymorphic compression architecture that interleaves these techniques in a unique platform. The proposed architecture allows each application to take advantage of a separate compression/decompression hierarchy (consisting of various types and implementations of hardware/software decoders) tailored to its needs. Simulation results, using different applications (FFT, Matrix multiplication, and WLAN), reveal that the choice of compression hierarchy has a significant impact on compression ratio (up to 52%), decompression energy (up to 4 orders of magnitude), and configuration time (from 33 n to 1.5 s) for the tested applications. Synthesis results reveal that introducing adaptivity incurs negligible additional overheads (1%) compared to the overall platform area.

A Novel Run-Time Monitoring Architecture for Safe and Efficient Inline Monitoring

20th International Conference on Reliable Software Technologies - Ada-Europe 2015 (Ada-Europe 2015), Madrid, Spain.

A Real Time Vision System for Autonomous Systems: Characterization during a Middle Size Match

in RoboCup 2007: Robot Soccer World Cup XI

A Novel Runtime Monitoring Architecture

Poster presented in 28th GI/ITG International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2015). 25 to 28, Mar, 2015, Poster Session. Porto, Portugal.

Scalable Intelligence for Scheduling Systems

A personalização é um aspeto chave de uma interação homem-computador efetiva. Numa era em que existe uma abundância de informação e tantas pessoas a interagir com ela, de muitas maneiras, a capacidade de se ajustar aos seus utilizadores é crucial para qualquer sistema moderno. A criação de sistemas adaptáveis é um domínio bastante complexo que necessita de métodos muito específicos para ter sucesso. No entanto, nos dias de hoje ainda não existe um modelo ou arquitetura padrão para usar nos sistemas adaptativos modernos. A principal motivação desta tese é a proposta de uma arquitetura para modelação do utilizador que seja capaz de incorporar diferentes módulos necessários para criar um sistema com inteligência escalável com técnicas de modelação. Os módulos cooperam de forma a analisar os utilizadores e caracterizar o seu comportamento, usando essa informação para fornecer uma experiência de sistema customizada que irá aumentar não só a usabilidade do sistema mas também a produtividade e conhecimento do utilizador. A arquitetura proposta é constituída por três componentes: uma unidade de informação do utilizador, uma estrutura matemática capaz de classificar os utilizadores e a técnica a usar quando se adapta o conteúdo. A unidade de informação do utilizador é responsável por conhecer os vários tipos de indivíduos que podem usar o sistema, por capturar cada detalhe de interações relevantes entre si e os seus utilizadores e também contém a base de dados que guarda essa informação. A estrutura matemática é o classificador de utilizadores, e tem como tarefa a sua análise e classificação num de três perfis: iniciado, intermédio ou avançado. Tanto as redes de Bayes como as neuronais são utilizadas, e uma explicação de como as preparar e treinar para lidar com a informação do utilizador é apresentada. Com o perfil do utilizador definido torna-se necessária uma técnica para adaptar o conteúdo do sistema. Nesta proposta, uma abordagem de iniciativa mista é apresentada tendo como base a liberdade de tanto o utilizador como o sistema controlarem a comunicação entre si. A arquitetura proposta foi desenvolvida como parte integrante do projeto ADSyS - um sistema de escalonamento dinâmico - utilizado para resolver problemas de escalonamento sujeitos a eventos dinâmicos. Possui uma complexidade elevada mesmo para utilizadores frequentes, daí a necessidade de adaptar o seu conteúdo de forma a aumentar a sua usabilidade. Com o objetivo de avaliar as contribuições deste trabalho, um estudo computacional acerca do reconhecimento dos utilizadores foi desenvolvido, tendo por base duas sessões de avaliação de usabilidade com grupos de utilizadores distintos. Foi possível concluir acerca dos benefícios na utilização de técnicas de modelação do utilizador com a arquitetura proposta.

Middleware for Large-scale Distributed Systems

Nos últimos anos o aumento exponencial da utilização de dispositivos móveis e serviços disponibilizados na “Cloud” levou a que a forma como os sistemas são desenhados e implementados mudasse, numa perspectiva de tentar alcançar requisitos que até então não eram essenciais. Analisando esta evolução, com o enorme aumento dos dispositivos móveis, como os “smartphones” e “tablets” fez com que o desenho e implementação de sistemas distribuidos fossem ainda mais importantes nesta área, na tentativa de promover sistemas e aplicações que fossem mais flexíveis, robutos, escaláveis e acima de tudo interoperáveis. A menor capacidade de processamento ou armazenamento destes dispositivos tornou essencial o aparecimento e crescimento de tecnologias que prometem solucionar muitos dos problemas identificados. O aparecimento do conceito de Middleware visa solucionar estas lacunas nos sistemas distribuidos mais evoluídos, promovendo uma solução a nível de organização e desenho da arquitetura dos sistemas, ao memo tempo que fornece comunicações extremamente rápidas, seguras e de confiança. Uma arquitetura baseada em Middleware visa dotar os sistemas de um canal de comunicação que fornece uma forte interoperabilidade, escalabilidade, e segurança na troca de mensagens, entre outras vantagens. Nesta tese vários tipos e exemplos de sistemas distribuídos e são descritos e analisados, assim como uma descrição em detalhe de três protocolos (XMPP, AMQP e DDS) de comunicação, sendo dois deles (XMPP e AMQP) utilzados em projecto reais que serão descritos ao longo desta tese. O principal objetivo da escrita desta tese é demonstrar o estudo e o levantamento do estado da arte relativamente ao conceito de Middleware aplicado a sistemas distribuídos de larga escala, provando que a utilização de um Middleware pode facilitar e agilizar o desenho e desenvolvimento de um sistema distribuído e traz enormes vantagens num futuro próximo.

Adapter module for self-learning production systems

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica, Sistemas e Computadores

Assessing self-organization and emergence in Evolvable Assembly Systems (EAS)

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Service-oriented architecture for device lifecycle support in industrial automation

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Especialidade: Robótica e Manufactura Integrada

A system’s approach to cache hierarchy-aware decomposition of data-parallel computations

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Machine diagnosis based on artificial immune systems

Nowadays, many of the manufactory and industrial system has a diagnosis system on top of it, responsible for ensuring the lifetime of the system itself. It achieves this by performing both diagnosis and error recovery procedures in real production time, on each of the individual parts of the system. There are many paradigms currently being used for diagnosis. However, they still fail to answer all the requirements imposed by the enterprises making it necessary for a different approach to take place. This happens mostly on the error recovery paradigms since the great diversity that is nowadays present in the industrial environment makes it highly unlikely for every single error to be fixed under a real time, no production stop, perspective. This work proposes a still relatively unknown paradigm to manufactory. The Artificial Immune Systems (AIS), which relies on bio-inspired algorithms, comes as a valid alternative to the ones currently being used. The proposed work is a multi-agent architecture that establishes the Artificial Immune Systems, based on bio-inspired algorithms. The main goal of this architecture is to solve for a resolution to the error currently detected by the system. The proposed architecture was tested using two different simulation environment, each meant to prove different points of views, using different tests. These tests will determine if, as the research suggests, this paradigm is a promising alternative for the industrial environment. It will also define what should be done to improve the current architecture and if it should be applied in a decentralised system.