Método de Reducción de Incertidumbre Aplicado a la Predicción del Comportamiento de Incendios Forestales bajo una Implementación Heterogénea MPI/CUDA

Los incendios forestales causan grandes pérdidas y daños en todo el mundo. Por esta razón, la predicción de este tipo de fenómeno se considera una tarea muy importante que implica un alto grado de complejidad. Debido a esto, tales métodos deben configurarse para operar de la manera más eficient...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Méndez Garabetti, Miguel, Bianchini, Germán, Caymes Scutari, Paola, Tardivo, María
Formato: Artículo acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Incendios, MPI, CUDA
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/8089
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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spelling I68-R174-20.500.12272-80892023-06-22T15:05:14Z Método de Reducción de Incertidumbre Aplicado a la Predicción del Comportamiento de Incendios Forestales bajo una Implementación Heterogénea MPI/CUDA Méndez Garabetti, Miguel Bianchini, Germán Caymes Scutari, Paola Tardivo, María Incendios, MPI, CUDA Los incendios forestales causan grandes pérdidas y daños en todo el mundo. Por esta razón, la predicción de este tipo de fenómeno se considera una tarea muy importante que implica un alto grado de complejidad. Debido a esto, tales métodos deben configurarse para operar de la manera más eficiente posible, tanto en términos de calidad de los resultados como así también en relación al tiempo de obtención de los resultados. En este trabajo, se presenta una implementación MPI/CUDA de un método paralelo de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales. Los resultados revelan grandes incrementos en la eficiencia computacional del método. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina 2023-06-22T15:05:14Z 2023-06-22T15:05:14Z 2018-01-01 info:eu-repo/semantics/article acceptedVersion VI Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CONAIISI 2018). Año 2018. http://hdl.handle.net/20.500.12272/8089 spa PID 4736 openAccess http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución pdf
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