Descripción del proyecto
ESTE PROYECTO ABORDA UN CONJUNTO DE PROBLEMAS CON UNA ALTA DEMANDA COMPUTACIONAL Y QUE PROVIENEN DE VARIOS CAMPOS CIENTIFICOS Y TECNOLOGICOS, EN ESTAS APLICACIONES COMPUTACIONALMENTE INTENSIVAS, SE REQUIERE EL DISEÑO DE SOLUCIONES EFICIENTES QUE PERMITAN RESOLVER ESTOS PROBLEMAS EN LA PRACTICA, LA INVESTIGACION QUE SE LLEVARA A CABO EN ESTE PROYECTO SE ABORDA DESDE DOS PERSPECTIVAS: (1) LA DEL DESARROLLO DE TECNICAS DE COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES Y (2) SU APLICACION A LOS CAMPOS DE (A) PROCESAMIENTO DE IMAGEN Y RECONSTRUCCION TOMOGRAFICA, (B) OPTIMIZACION GLOBAL Y (C) MULTIMEDIA, EN EL AREA DE LA COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES NUESTRAS METAS SON: EL DISEÑO, IMPLEMENTACION Y EVALUACION DE NUEVAS ESTRATEGIAS DE BALANCEO DE CARGA PARA CLUSTERS HETEROGENEOS O NO-DEDICADOS, GENERANDO SOLUCIONES PARA EL PRODUCTO MATRIZ DISPERSA-VECTOR QUE MANTENGAN LA LOCALIDAD Y EXPLOTEN TANTO EL PARALELISMO DE GRANO FINO COMO EL DE GRANO GRUESO, TAMBIEN DIRIGIMOS NUESTRA INVESTIGACION AL DESARROLLO Y EVALUACION DE TECNICAS TOLERANTES A FALLOS PARA COMPUTACION GRID Y EL DISEÑO DE INTERFASES AMIGABLES QUE FACILITEN LA INTERACCION CON EL GRID,EN EL AREA DE PROCESAMIENTO DE IMAGEN Y RECONSTRUCCION TOMOGRAFICA NUESTRAS METAS SON: MEJORAR LOS ALGORITMOS DE REDUCCION DEL RUIDO CON CAPACIDADES DE PRESERVAR Y RESALTAR ESTRUCTURAS, DESARROLLO DE UN NUEVO ALGORITMO DE SEGMENTACION BASADO EN EL METODO PARA LA DETERMINACION DE LA ESTRUCTURA LOCAL QUE ESTA INCLUIDO EN NUESTRO METODO DE REDUCCION DEL RUIDO, DESARROLLO DE ESTRATEGIAS PARA RESOLVER PROBLEMAS DE PROCESAMIENTO DE IMAGENES MODELADAS POR MEDIO DE SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES EN DERIVADAS PARCIALES, REFINADO DE NUESTRO METODO DE RESTAURACION DE LA FUNCION DE TRANSFERENCIA DEL MICROSCOPIO ELECTRONICO, CON EL OBJETIVO DE AMPLIAR SU RANGO DE APLICABILIDAD; MEJORA DE LAS METODOLOGIAS DE RECONSTRUCCION TOMOGRAFICA 3D, APLICACION DE LAS TECNICAS DE OPTIMIZACION DE CODIGOS MONO-PROCESADOR Y ESTRATEGIAS ALGORITMICAS PARA ACELERAR LOS METODOS DE RECONSTRUCCION Y LAS TECNICAS DE REDUCCION DEL RUIDO, PARALELIZACION DE LOS METODOS DE RECONSTRUCCION 3D PARA CLUSTERS Y SUPERCOMPUTADORES, USANDO MODELOS DE PASO DE MENSAJES, DE MEMORIA COMPARTIDA E HIBRIDOS, CREACION DE ESTRATEGIAS GRID PARA AQUELLOS PROBLEMAS DE PROCESAMIENTO DE IMAGEN Y RECONSTRUCCION QUE SON COMPUTACIONALMENTE COSTOSOS Y QUE PUEDEN DESCOMPONERSE EN TAREAS INDEPENDIENTES,EN EL CAMPO DE LA OPTIMIZACION GLOBAL, LOS PROBLEMAS A TRATAR SON: ESTUDIAR LA EFICIENCIA Y EFECTIVIDAD DE METODOS META-HEURISTICAS, DESARROLLO DE TECNICAS PARA LA REDUCCION DE LA COMPLEJIDAD Y DEL ESPACIO DE BUSQUEDA EN ALGORITMOS DE BRANCH-AND¿BOUND, DISEÑO DE META-HEURISTICAS ESPECIFICAS QUE PERMITAN RESOLVER PROBLEMAS REALES MUY COMPLEJOS PROVENIENTES DE CAMPOS DE LA INGENIERIA Y LA INDUSTRIA,EN EL CAMPO DE LA MULTIMEDIA NUESTRA INVESTIGACION ESTA DIRIGIDA A MEJORAR LAS CARACTERISTICAS DE UN SISTEMA DE COMPRESION COMPLETAMENTE ESCALABLE EN REDES MULTICAST P2P Y EN ENTORNOS DE MOVILES, ASI COMO A REFINAR E IMPLEMENTAR NUESTRO PROTOCOLO JPIP-W PARA LA TRANSMISION DE IMAGENES JPEG2000 EN ENTORNOS DE TELEMEDICINA, TELEMICROSCOPIA, WEB BROWSING, ETC, High performance computingImage processing3D Image ReconstructionGlobal OptimizationMetaheuristicCombinatorial OptimizationMultimediaScalability