Proposta e Avaliação de um Mecanismo para Acelerar a Busca em Cadeias de Caracteres Utilizando GPGPU

/Abordagem de Arvore de Decisão no Programa de Opções de Trajetórias Colaborativo Considerando o Fator Financeiro

/A Domain-Specific Modeling Approach Supporting Technology-oriented Experiments

 

Local: Sala Multiuso CIC

Horário: 14h

Palestrante: Lucas Saad Nogueira Nunes (mestrando)

Título: Proposta e Avaliação de um Mecanismo para Acelerar a Busca em Cadeias de Caracteres Utilizando GPGPU

Resumo: GPU é um circuito projetado para processamento gráfico, nos últimos anos a GPU vem sendo cada vez mais utilizada para processamento de propósito geral, substituindo a CPU.  As GPUs são placas com componentes bem diferentes de uma CPU, tornando  necessário o conhecimento de suas funcionalidades e características para poder explorar os seus benefícios.  Este trabalho tem como foco a utilização de GPUs para acelerar a tarefa de Casamento de Padrão com Busca Aproximada(do Inglês,  Approximate String Matching - ASM). O ASM  pode ser resolvido por técnica de programação dinâmica utilizando uma matriz de tamanho mxn. Este trabalho explora a comunicação entre warps de uma mesma thread sem a necessidade de uma memória compartilhada para acelerar a busca. Devido a esta comunicação não utilizar a memória compartilhada o número de acessos a esta memória é reduzido significativamente para  O(mn/w) acessos, onde w é o tamanho da warp.  Resultados experimentais conduzidos em uma GPU GeForce GTX 980 denotam ganhos superior a 200 vezes quando comparada a implementação sequencial do algoritmo ASM. Comparado com o estado da arte, nosso algoritmo permite reduzir em até 40% do tempo necessário para computar o ASM.

 

Horário: 14h35

Palestrante: Natan de Souza Rodrigues (mestrando)

Título: Abordagem de Arvore de Decisão no Programa de Opções de Trajetórias Colaborativo Considerando o Fator Financeiro

Resumo: Acompanhando a evolução constante de sistemas de suporte à decisão utilizados no ambiente de Gerenciamento de Tráfego Aéreo (ATM), foi iniciado o Programa  de Opções de Trajetórias Colaborativo (CTOP) nos EUA. Baseado nesse programa surgiu o problema de sugestão trajetórias de voos para as companhias aéreas envolvidas neste programa. É neste contexto que se pretende desenvolver um algoritmo de árvore de decisão, do ramo de Inteligência Artificial, aplicando o CTOP no espaço aéreo brasileiro que seja capaz de sugerir aos usuários qual e quantas trajetórias devem ser enviadas para cada voo capturado, baseando-se no fator financeiro. Diferentemente de outros estudos da mesma área , a solução proposta nesta dissertação utilizará como base os dados do espaço aéreo brasileiro. Os resultados esperados serão comparados com  resultados das soluções existentes atualmente, baseadas  em outros métodos computacionais. 

 

Horário: 15h10

Palestrante: Eneias Cordeiro da Silva (mestrando)

Título: A Domain-Specific Modeling Approach Supporting Technology-oriented Experiments

Resumo: Conducting an experiment is a complex and a time-consuming task. This complexity is observed in all phases of the experimentation process. As a result, validity and reproducibility are hard to achieve. To address these issues, we propose a Domain-Specific Modeling approach for conducting technology-oriented experiments. The approach provides a domain-specific language for the specification of experiments, and components for their automated execution and automated analysis. Moreover, it will be evaluated with respect to validity, reproducibility, time consumption, and usability. We expect to reduce time consumption and improve validity and reproducibility of technology-oriented experiments 

 

Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)

Coordenadora dos Seminários de Pós-Graduação em Informática 2017-2