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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| Autores principales: | , , , , , , , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/144914 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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