Cómputo paralelo y distribuido: métricas de rendimiento, aplicaciones de datos masivos e inteligencia artificial

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Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en la métrica del consumo energético, un tema de enorme relevancia actual dado el gran número de unidades de procesamiento que componen los sistem...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Balladini, Javier, Morán, Marina, Zanellato, Claudio, Rozas, Claudia, Cañibano, Rodrigo, Semenzato, Darío, Chiarotto, Agustín, Orlandi, Cristina, De Giusti, Armando Eduardo, Suppi, Remo, Rexachs del Rosario, Dolores, Luque Fadón, Emilio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ciencias Informáticas
computación de altas prestaciones
eficiencia energética
big data
Salud
Inteligencia artificial
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120363
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Cómputo paralelo y distribuido: métricas de rendimiento, aplicaciones de datos masivos e inteligencia artificial
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description Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en la métrica del consumo energético, un tema de enorme relevancia actual dado el gran número de unidades de procesamiento que componen los sistemas. Por otro lado, buscamos aplicar las técnicas de cómputo paralelo y distribuido para solucionar problemas del sector salud. En particular, nos orientamos a soluciones de alertas tempranas de gravedad para Unidades de Cuidados Intensivos, afectadas por un gran volumen de datos y la necesidad de aplicar técnicas de inteligencia artificial. También nos enfocamos en una aplicación para atender y clasificar pacientes con COVID-19 según el riesgo de salud. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, dos hospitales públicos de Argentina y un centro de investigación. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de tecnicatura, grado, maestría y doctoral.
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