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dc.date.accessioned 2020-06-01T15:27:43Z
dc.date.available 2020-06-01T15:27:43Z
dc.date.issued 2020-05
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/97193
dc.description.abstract The increase in temperature caused by the climate change has resulted in the rapid dissemination of infectious diseases. Given the alert for the current situation, the World Health Organization (WHO) has declared a state of health emergency, highlighting the severity of the situation in some countries. For this reason, coming up with knowledge and tools that can help control and eradicate the vectors propagating these diseases is of the utmost importance. Highperformance modeling and simulation can be used to produce knowledge and strategies that allow predicting infections, guiding actions and/or training health/civil protection agents. The model developed as part of this research work is aimed at assisting the decision-making process for disease prevention and control, as well as evaluating the reproduction and predicting the evolution of the Aedes aegypti mosquito, which is the transmitting vector of the dengue, Zika and chikungunya diseases. Decisionmaking based on these models requires a large number of simulations to achieve results with statistical variability. The objective of this paper is to demonstrate that the GPU is a suitable platform from the point of view of the reduction of energy consumed for HPC simulations. It is also shown that it is possible to define energy prediction models that allow scientists to plan their experiments based on energy consumption and select those that are representative for decision making by reducing energy consumption in HPC simulations. en
dc.description.abstract El aumento de la temperatura a raíz del cambio climático, ha dado lugar a la rápida expansión de enfermedades infecciosas. Dada la alerta por la situación actual, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha declarado la emergencia sanitaria poniendo de manifiesto la grave situación que se vive en algunos países. Es por ello que es necesario aportar conocimiento y herramientas que ayuden al control y erradicación del vector que propaga estas enfermedades. El modelado y la simulación de altas prestaciones pueden ayudar a aportar conocimiento y estrategias que permitan predecir infecciones, orientar actuaciones y/o formar a los agentes de protección civil/salud. El modelo desarrollado en este trabajo, tiene por objetivo ayudar a la toma de decisiones de prevención y control, a evaluar la reproducción y a predecir la evolución del mosquito Aedes aegypti, transmisor de las enfermedades dengue, Zika y chikungunya. Dado que son necesarias un elevado número de simulaciones para tener resultados con variabilidad estadística, se ha utilizado GPU. Con esta plataforma se busca: su potencia de cómputo para reducir el tiempo de ejecución y, además, reducir el consumo de energía. Para ello se proponen diferentes escenarios y experimentos para comprobar los beneficios de la arquitectura propuesta. es
dc.language en es
dc.subject Aedes aegypti es
dc.subject GPU es
dc.subject Green Computing es
dc.subject ABM models es
dc.subject High Performance Simulation es
dc.title Green High Performance Simulation for AMB models of Aedes aegypti en
dc.title.alternative Simulación green de alto rendimiento de un modelo basado en agentes del mosquito Aedes aegypti es
dc.type Articulo es
sedici.identifier.other https://doi.org/10.24215/16666038.20.e02 es
sedici.identifier.issn 1666-6038 es
sedici.creator.person Montes de Oca, Erica Soledad es
sedici.creator.person Suppi, Remo es
sedici.creator.person De Giusti, Laura Cristina es
sedici.creator.person Naiouf, Marcelo es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Articulo es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.journalTitle Journal of Computer Science & Technology es
sedici.relation.journalVolumeAndIssue vol. 20, no. 1 es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)