Métricas de rendimiento, aplicaciones de datos masivos e inteligencia artificial en cómputo paralelo y distribuido

Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en métricas de rendimiento. En particular, nos abocamos a métricas energéticas que cobraron enorme relevancia debido al gran número de unidades de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Balladini, Javier, Morán, Marina, Zanellato, Claudio, Rozas, Claudia, Cañibano, Rodrigo, Orlandi, Cristina, De Giusti, Armando Eduardo, Suppi, Remo, Rexachs del Rosario, Dolores, Luque Fadón, Emilio, Frati, Fernando Emmanuel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Ciencias Informáticas
Computación de altas prestaciones
Eficiencia energética
Big data
Salud
Inteligencia artificial
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/144914
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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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 métricas de rendimiento. En particular, nos abocamos a métricas energéticas que cobraron enorme relevancia debido al gran número de unidades de procesamiento que componen los sistemas de cómputo. Por otro lado, buscamos aplicar técnicas de cómputo paralelo y distribuido para brindar soluciones en el sector salud. En especial, nos orientamos a sistemas de alertas tempranas de gravedad, basadas en inteligencia artificial. Una aplicación está destinada a Unidades de Cuidados Intensivos, que debe tratar con datos masivos, y otra aplicación tiene como fin la clasificación del nivel de gravedad de pacientes con COVID-19, que presenta una arquitectura distribuida, tolerante a fallos y de simple administración. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, y un hospital público de Argentina. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de tecnicatura, grado, maestría y doctoral.
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