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

Autores
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
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
computación de altas prestaciones
eficiencia energética
big data
Salud
Inteligencia artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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