Realizar una búsqueda secuencial de elementos específicos sobre grandes volúmenes de información no es una aproximación apropiada. Esto se debe a que los tiempos de respuesta obtenidos no se adecuan a la exigencia de los usuarios. Una forma de abordar la problemática previamente mencionada consiste en aprovechar los avances de la tecnología, en lo que a software y hardware se refiere, para elaborar e implementar nuevos algoritmos que realicen búsquedas más eficientes, como lo son las búsquedas por similitud paralelas. Llevar a cabo la tarea antes mencionada no es fácil debido a que implica:
i) El estudio de diferentes estructuras de datos que puedan ser paralelizables, ii) La selección de un modelo de computación paralela que posea una infraestructura que facilite la tarea del programador y iii) La elaboración de algoritmos que utilicen eficientemente las estructura de datos elegidas y que aprovechen al máximo las capacidades del modelo de computación paralela seleccionado y su infraestructura asociada. En este artículo se describe una línea de investigación que aborda las temáticas previamente mencionadas y cuyo principal objetivo es:
La elaboración de algoritmos de búsqueda por similitud paralelos, basados en estructuras de indexación eficientes, cuya eficiencia escala en forma lineal respecto del número de procesadores disponibles en redes de tamaño moderado.