• Total de projetos de pesquisa (5)
  
  1. 2018-Atual. [CAPES-PrInt UFABC] Combinato?ria e aplicac?o?es em Bioinforma?tica, Cientometria, e Computac?a?o Gra?fica
     Descrição: A Cie?ncia da Computac?a?o esta? cada vez mais presente em diversas a?reas do conhecimento, fomentando a necessidade de criar novas tecnologias para lidar com problemas crescentemente complexos de diversas a?reas da cie?ncia. Tais avanc?os tecnolo?gicos sa?o possi?veis atrave?s de resultados teo?ricos que sustentem a gerac?a?o de modelos computacionais adaptados aos novos problemas interdisciplinares. Por exemplo, o estudo de estruturas combinato?rias tem um papel fundamental no desenvolvimento de algoritmos eficientes para resolver problemas nas a?reas de Bioinforma?tica, Cientometria e Computac?a?o Gra?fica. Em particular, ana?lise de redes complexas, que sa?o grafos com caracteri?sticas topolo?gicas na?o triviais que ocorrem em muitas situac?o?es do mundo real, e? uma a?rea de pesquisa com diversas aplicac?o?es atuais e de interesse pu?blico que permite entender desde o comportamento social nas redes ate? o funcionamento biolo?gico das redes neuronais e de genes e protei?nas. Dividimos os objetivos deste projeto em duas frentes: 1) Investigar propriedades estruturais, combinato?rias e algori?tmicas de grafos e estruturas discretas relacionadas; 2) Aplicar te?cnicas combinato?rias para obter avanc?os em problemas de Bioinforma?tica, Cientometria e Computac?a?o Gra?fica. Em Bioinforma?tica, o foco sera? na infere?ncia, modelagem e simulac?a?o de redes de biologia molecular, empregando-se ana?lise de redes complexas, incluindo o desenvolvimento de me?todos de detecc?a?o de comunidades e padro?es estruturais locais que se repetem e que normalmente esta?o associados a alguma func?a?o importante na rede. Ja? em Cientometria, o foco e? na aplicac?a?o de conceitos de teoria dos grafos e de redes complexas para ana?lise de redes de pesquisadores, que tambe?m envolve busca de comunidades, padro?es estruturais locais em grafos e predic?a?o de ligac?o?es futuras. Finalmente, em Computac?a?o Gra?fica o objetivo e? segmentar imagens e vi?deos atrave?s da aplicac?a?o de grafos Laplacianos construi?dos a partir das entradas para o problema de segmentac?a?o ou co-segmentac?a?o. Embora o foco das aplicac?o?es seja dado principalmente nas tre?s frentes supracitadas, praticamente todas as a?reas da cie?ncia dependem de ana?lise combinato?ria, mais notadamente: fi?sica, qui?mica, biologia, engenharias, astronomia, cie?ncias sociais (especialmente ana?lise de redes sociais), dentre outras.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / David Correa Martins Jr. - Integrante / Harlen Costa Batagelo - Integrante / João Paulo Gois - Coordenador / Daniel Morgato Martin - Integrante / Fabrício Olivetti de França - Integrante / Jesús Pacual Mena- Chalco - Integrante / Saul de Castro Leite - Integrante / Carla Negri Lintzmayer - Integrante / Cláudio Nogueira de Meneses - Integrante / Guilherme Oliveira Mota - Integrante / Cristiane Maria Sato - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
  2. 2014-2016. Modelos de Programacao e Algoritmos para a Execucao Eficiente de Aplicacoes Paralelas em Aglomerados Heterogeneos
     Descrição: Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente.A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / CAMARGO, RAPHAEL Y. - Coordenador / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
     Descrição: Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente.A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Integrante / Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: David Correa Martins Junior.
  3. 2013-2015. Inferencia de GRNs em Aglomerados de GPUs
     Descrição: O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução paralela - baseada na arquitetura GPU/CUDA - para o problema de inferência de GRNs através da aplicação do problema do Hitting Set, que é um problema equivalente ao do Set Cover. Essa solução deverá ser capaz de executar em aglomerados de GPUs, isto é, em múltiplas máquinas (heterogêneas ou não) com múltiplas GPUs cada uma; além disso, deverá também ser capaz de detectar automaticamente as características (número de SMs, tamanho da memória local, etc) de cada componente do aglomerado, de modo a otimizar, também automaticamente, a distribuição da carga de trabalho entre as diversas máquinas e GPUs. Essa solução exigirá o desenvolvimento de técnicas em especial no que diz respeito a estratégias para gerência do tráfego entre as memórias local e global dos dispositivos que poderão ser utilizadas em outros problemas combinatórios, com uma vasta gama de aplicações. Os experimentos serão realizados com diferentes combinações das seguintes máquinas: a) 4 máquinas hive com 2 placas gtx 680, processador intel i7 3930k e 32G de RAM; b) 1 máquina montada com 12G de RAM e com 2 placas de video GTX 295 cada contendo dois chips, totalizando 4 GPUS e c) dois servidores Supermicro modelo 7047GR-TPRF, sendo cada servidor possui 4 GPUs Tesla K20X com 2688 cores e 6G de RAM.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Coordenador / de Camargo, Raphael Y. - Integrante / Song, Siang W. - Integrante / David Correa Martins Jr. - Integrante / Francisco Eloi Soares de Araujo - Integrante / Marco Aurélio Stefanes - Integrante / BORELLI, FABRIZIO F - Integrante / Danilo Carastan dos Santos - Integrante.
     Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
  4. 2013-2015. Aglomerados de GPUs em Simulacoes de Modelos Biologicos
     Descrição: Inferência de redes de regulação gênica (GRNs) é um importante problema da bioinformática --- com várias aplicações em biologia de sistemas --- no qual tenta-se deduzir as interações entre genes a partir de dados de expressão gênica, como por exemplo dados de microarray ou RNA-Seq. Métodos de seleção de características podem ser aplicados neste problema. Um método de seleção de características é composto por duas partes: um algoritmo de busca e uma função critério. No contexto desse projeto, trataremos de uma técnica já bem estabelecida na literatura para inferência de GRNs, baseada em seleção de características, e que usa busca exaustiva como algoritmo de busca e entropia condicional média como função critério. Busca exaustiva tem a vantagem de sempre retornar o melhor subconjunto de características, mas é computacionalmente inviável na maioria das situações, o que torna soluções baseadas em computação de alto-desempenho atraentes; entretanto, plataformas de alto-desempenho tradicionais são ainda caras e de difícil manutenção. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução paralela de custo relativamente baixo --- baseada na arquitetura GPU/CUDA --- para busca exaustiva. CUDA é uma arquitetura paralela de propósito geral com um novo modelo de programação paralela que permite que as GPUs da NVIDIA resolvam problemas complexos de forma mais eficiente a um custo relativamente baixo. Essa solução deverá ser capaz de executar em aglomerados de GPUs, isto é, em múltiplas máquinas (heterogêneas ou não) com múltiplas GPUs cada uma; além disso, deverá também ser capaz de detectar automaticamente as características (número de SMs, tamanho da memória local, etc) de cada componente do aglomerado, de modo a otimizar, também automaticamente, a distribuição da carga de trabalho entre as diversas máquinas e GPUs. Essa solução exigirá o desenvolvimento de técnicas -- em especial no que diz respeito a estratégias para gerência do tráfego entre as memórias local e global dos dispositivos -- que poderão ser utilizadas em outros problemas combinatórios, com uma vasta gama de aplicações.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / de Camargo, Raphael Y. - Coordenador / David Correa Martins Jr. - Integrante / F. F. Borelli - Integrante.
     Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
  5. 2011-2013. Simulacao de Sistemas Biologicos Utilizando GPUs
     Descrição: A área de biologia de sistemas é um campo de pesquisa interdisciplinar que foca no estudo sistêmico de interações complexas verificadas em organismos vivos. Um dos principais objetivos das pesquisas nessa área é descobrir propriedades novas que podem surgir da visão sistêmica para um melhor en- tendimento dos processos que ocorrem em sistemas biológicos. Em particular, esta proposta pretende focar em três aspectos importantes em biologia de sistemas: i) a investigação das interações entre neurô- nios em redes neuronais de grande escala; ii) o estudo e desenvolvimento de métodos de inferência de redes de regulação gênica e iii) o estudo e desenvolvimento de métodos de análise do comporta- mento dinâmico de redes de regulação gênica. O estudo de tais aspectos normalmente envolve um poder computacional significativo devido ao elevado número de elementos interagentes nesses sistemas. Para amenizar esse problema, uma possibilidade é o emprego de aglomerados de processadores gráficos (do inglês: Graphics processing unit - GPU). As GPUs geralmente são bastante eficientes em aplicações que envolvem exaustivas operações de ponto flutuante. A idéia central deste projeto é a obtenção e de- senvolvimento de conhecimento e técnicas que permitam a exploração do poder de computacional das GPUs para fins de desenvolvimento de soluções relativamente baratas e eficientes para problemas críti- cos colocados no contexto dos três aspectos mencionados acima. Este projeto pretende fazer parte dos esforços do projeto do Centro Nacional de Processamento em Bioinformática de Intenso Desempenho (CENABID).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / de Camargo, Raphael Y. - Integrante / Song, Siang W. - Integrante / David Correa Martins Jr. - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
     Descrição: A área de biologia de sistemas é um campo de pesquisa interdisciplinar que foca no estudo sistêmico de interações complexas verificadas em organismos vivos. Um dos principais objetivos das pesquisas nessa área é descobrir propriedades novas que podem surgir da visão sistêmica para um melhor entendimento dos processos que ocorrem em sistemas biológicos. Em particular, este projeto foca em três aspectos importantes em biologia de sistemas: i) a investigação das interações entre neurônios em redes neuronais de grande escala; ii) o estudo e desenvolvimento de métodos de inferência de redes de regulação gênica e iii) o estudo e desenvolvimento de métodos de análise do comportamento dinâmico de redes de regulação gênica. O estudo de tais aspectos normalmente envolve um poder computacional significativo devido ao elevado número de elementos interagentes nesses sistemas. Para amenizar esse problema, uma possibilidade é o emprego de aglomerados de processadores gráficos (do inglês: Graphics processing unit - GPU). As GPUs geralmente são bastante eficientes em aplicações que envolvem exaustivas operações de ponto flutuante. A idéia central deste projeto é a obtenção e desenvolvimento de conhecimento e técnicas que permitam a exploração do poder computacional das GPUs para fins de desenvolvimento de soluções relativamente baratas e eficientes para problemas críticos colocados no contexto dos três aspectos mencionados acima. O escopo deste projeto está diretamente relacionado com dois dos cinco grandes desafios identificados pela Sociedade Brasileira de Computação: Modelagem Computacional de Sistemas Complexos e Impactos para a Área de Computação da Transição do Silício para Novas Tecnologias. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Coordenador / Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Siang Wun Song - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
     Membro: David Correa Martins Junior.
  
  

Prêmios e títulos