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Presentación. Desarrollos y resultados TRACER = Primera anualidad =. Juan Manuel Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez Pulido Miguel Angel Vega Rodríguez, Francisco Fernández de Vega. Universidad de Extremadura Departamento de Informática. Área de Arquitectura y Tecnología de Computadores

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presentaci n
Presentación

Desarrollos y resultados TRACER

= Primera anualidad =

Juan Manuel Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez Pulido

Miguel Angel Vega Rodríguez, Francisco Fernández de Vega

Universidad de Extremadura

Departamento de Informática

Área de Arquitectura y Tecnología de Computadores

Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico

Ministerio de Ciencia y Tecnología

TIC2002-04498-C05-01

TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

resumen
Resumen

Líneas de trabajo desarrolladas:

  • Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales
  • Control del Fenómeno del Bloat en Programación Genética mediante el Modelo de Islas
  • Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables
  • Aumento del Rendimiento de Algoritmos de Programación Genética mediante Plagas

Productividad científica (*):

  • 6 artículos en revistas internacionales con índice de impacto.
  • 9 comunicaciones presentadas en congresos, nacionales e internacionales.
  • 1 tesis doctoral leída.

(*) NOTA: Publicaciones del año 2003, relacionadas con TRACER, en las que consta el agradecimiento a este proyecto

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sistema de computaci n remoto para la optimizaci n del modelado de series temporales
Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales
  • Se ha desarrollado un algoritmo
  • adaptativo paralelo para resolver
  • el problema de la optimización
  • en la modelación de series
  • temporales mediante la técnica
  • de Identificación de Sistemas.
  • Se ha finalizado un servicio
  • web que implementa el
  • desarrollo anterior

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sistema de computaci n remoto para la optimizaci n del modelado de series temporales1
Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales
  • Se han generado las siguientes publicaciones:

Using Neural Networks in a Parallel Adaptative Algorithm for

the System Identification Optimization

Juan A. Gómez Pulido, Juan M. Sánchez Pérez, Miguel A. Vega Rodríguez

Lecture Notes in Computer Science,

2687: Artificial Neural Nets Problem Solving Methods

Ed.: Springer-Verlag. Pág.: 465-472. ISSN: 0302-9743

Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado

de Series Temporales

Juan A. Gómez, Francisco Méndez, Miguel A. Vega, Juan M. Sánchez

XXIV Jornadas de Automática. Universidad de León, sept. 2003

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control del fen meno del bloat en programaci n gen tica mediante el modelo de islas
Control del Fenómeno del Bloat en Programación Genética mediante el Modelo de Islas
  • Se presenta una propuesta para afrontar
  • el problema del incremento progresivo de
  • la longitud de los individuos en
  • Programación Genética (fenómeno bloat),
  • consistente en utilizar el modelo de islas.
  • Se demuestra que el modelo funciona
  • y permite reducir el tiempo de
  • computación para encontrar soluciones.
  • Se propone utilizar este modelo en
  • sistemas multiprocesador.

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control del fen meno del bloat en programaci n gen tica mediante el modelo de islas1
Control del Fenómeno del Bloat en Programación Genética mediante el Modelo de Islas
  • Se han generado las siguientes publicaciones:

Control del fenómeno del bloat en Prog. Genética mediante el modelo de Islas

Germán Galeano, Francisco Fernández, Juan A. Gómez, J.M. Sánchez

II Congreso sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados

The effect of Plagues in Genetic Programming:

A study of Variable-Size Populations

F. Fernández, M. Tomassini, L. Vanneschi

Lecture Notes in Computer Science 2610. Springer Verlag. Pp. 317-326.

Estudio de Poblaciones de tamaño variable en Programación Genética

F. Fernández,

II Congreso sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados

An Empirical Study of Multipopulation Genetic Programming

F. Fernández, M. Tomassini, L. Vanneschi

Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 4. 2003. pp. 21-51.

Kluwer Academic Publishers.

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computaci n de algoritmos mediante procesadores reconfigurables
Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables
  • Se han desarrollado aplicaciones que ejecutan algoritmos para la
  • resolución de ciertos problemas
  • Esta computación tiene dos ventajas:
    • se ejecuta directamente en hardware (chips) gran velocidad
    • se reconfiguran estos chips algoritmos modificables
  • Problemas tratados:
    • Visión artificial (mejora de algoritmos de tratamiento y

detección de imágenes)

    • Rutado de FPGAs mediante programación genética
    • Criptografía

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computaci n de algoritmos mediante procesadores reconfigurables1
Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables
  • Se han generado las siguientes publicaciones:

Multi-FPGA synthesis by means of Evolutionary Computation

J.I. Hidalgo, F. Fernández,J. Lanchares, J.M. Sánchez, R. Hermida,

M. Tomassini, R. Baraglia, R. Perego

Lecture Notes in Computer Science 2724: Genetic and Evolutionary

Computation Conference GECCO 2003, Springer-Verlag, Pp:.2109-2120

Aplicación del Paralelismo a la Convolución de Imágenes:

Implementación en FPGAs

Miguel A. Vega Rodríguez, Juan M. Sánchez Pérez, Juan A. Gómez Pulido

XIV Jornadas de Paralelismo, Madrid, 2003

Estudio Comparativo entre Diversas Implementaciones del Algoritmo

Criptográfico IDEA usando FPGAs y Handel-C

José Mª Granado, Miguel A. Vega, Juan M. Sánchez, Juan A. Gómez

III Jornadas sobre Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA\'2003).

Universidad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de 2003

(continúa)

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computaci n de algoritmos mediante procesadores reconfigurables2
Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables

Reconfigurable Hybrid Architecture for Web Applications

David Rodríguez Lozano, Juan M. Sánchez Pérez, Juan A. Gómez Pulido

Lecture Notes in Computer Science, 2278: Field-Programmable Logic and

Applications, Springer-Verlag, pp. 1091-1094

Arquitectura Híbrida Reconfigurable para Aplicaciones Web

Rodríguez Lozano D, Sánchez Pérez J.M, Gómez Pulido J.A.

III Jornadas sobre Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA\'2003).

Universidad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de 2003

Acceso Remoto a Plataformas de Prototipado Reconfigurable

Gómez J.A, Martín A, Rodríguez D, Sánchez J.M, Vega M.A.

III Jornadas sobre Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA\'2003).

Universidad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de 2003

Resolución Eficiente de Problemas Complejos mediante

Hardware Reconfigurable

Miguel A. Vega Rodríguez, Juan A. Gómez Pulido, Juan M. Sánchez Pérez

XXIV Jornadas de Automática. Universidad de León, 9-12 de septiembre de 2003

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aumento del rendimiento de algoritmos de programaci n gen tica mediante plagas
Aumento del Rendimiento de Algoritmos de ProgramaciónGenética mediante Plagas
  • ¿Porqué usamos siempre poblaciones de tamaño fijo?
  • La exploración requiere muchos individuos, mientras que la explotación
  • puede beneficiarse por poblaciones pequeñas.
  • Propuesta: Emplear poblaciones grandes al principio
  • y pequeñas en los últimos pasos.
  • Metodología: Plagas:
    • Comenzar con una población grande
    • Eliminar un pequeño número de individuos de cada generación

(hasta que el tamaño de la población alcanze un límite)

    • Las primeras generaaciones, el número de individuos será algo, de forma

que la exploración se ejecute adecuadamente.

    • Debido a la eliminación de individuos, cuando se produzca la explotación,

la población es pequeña y podemos evaluar más generaciones.

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aumento del rendimiento de algoritmos de programaci n gen tica mediante plagas1
Aumento del Rendimiento de Algoritmos de ProgramaciónGenética mediante Plagas
  • Se han generado las siguientes publicaciones:

The effect of Plagues in Genetic Programming:

A study of Variable-Size Populations

F. Fernández, M. Tomassini, L. Vanneschi

Lecture Notes in Computer Science 2610.

Ed.: Springer Verlag. Pp. 317-326. ISSN: 0302-9743.

Estudio de Poblaciones de tamaño variable en

Programación Genética

F. Fernández

II Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos

Evolutivos y Bioinspirados, maeb 03.

Ed.: Universidad de Oviedo, Pp.424-428.

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principales gastos realizados

Material

Descripción

Cluster

Cluster de 5 nodos para procesamiento distribuido.

CeloxicaRC2000

Plataforma de prototipado reconfigurable con comunicación PCI, Virtex XCV3000, DK1, etc.

Handel-C DK2

Lenguaje para compilar C a netlist

Software Windows

Licencias Windows Server 2003, Terminal Server, Visual Studio .NET

Humusoft Real Time Toolbox

Librería de funciones en tiempo real para Simulink

Humusoft Tarjeta DAC MF614

Tarjeta de adquisición de datos (series temporales)

PC

Servidor tracer

Fungible, viajes, etc.

Principales gastos realizados

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otros resultados tesis leidas
Otros resultados: TESIS LEIDAS

Título: Una Arquitectura Reconfigurable basada en FPGAs

para el Procesamiento Digital de Imágenes

Doctorando: Miguel Angel Vega Rodríguez

Directores: Juan Manuel Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez Pulido

Fecha: 11 de julio de 2003

Lugar: Escuela Politécnica. Universidad de Extremadura

Calificación: Sobresaliente “cum laude” por unanimidad

Tribunal:

Dr. Francisco Tirado Universidad Complutense de Madrid

Dr. Jean-Pierre Deschamps Universidad Carlos III de Madrid

Dr. Sergio Cuenca Universidad de Alicante

Dr. Francisco Gómez Universidad Autónoma de Madrid

Dr. Francisco Duque Universidad de Extremadura

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