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A comparative study of evolutionary statistical methods for uncertainty reduction in forest ﬁre propagation prediction
(2017-06-12) Tardivo, María; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel; Cencerrado, Andrés; Cortés, Ana
Predicting the propagation of forest ﬁres is a crucial point to mitigate their eﬀects. Therefore, several computational tools or simulators have been developed to predict the ﬁre ropagation. Such tools consider the scenario (topography, vegetation types, ﬁre front situation), and the particular conditions where the ﬁre is evolving (vegetation conditions, meteorological conditions) estimate precisely, and there is a high degree of uncertainty in many of them. This uncer-tainty provokes a certain lack of accuracy in the predictions with the consequent risks. So, it to predict the ﬁre propagation. However, these parameters are usually diﬃcult to measure or is necessary to apply methods to reduce the uncertainty in the input parameters. This work presents a comparison of ESSIM-EA and ESSIM-DE: two methods to reduce the uncertainty in the input parameters. These methods combine Evolutionary Algorithms, Parallelism and Statistical Analysis to improve the propagation prediction.
Actividades de investigación científica con docentes y alumnos de grado en Informática y Ciencias de la Computación
(2020-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Tagarelli, Sandra; Salinas, Sergio; Galdámez Bilardi, Mariela; Chirino, Pamela; Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo; Suarez, Renzo
La tarea de investigar es un proceso sistemático, organizado y objetivo, cuyo propósito es responder a un interrogante para así incrementar el conocimiento y la información sobre algo desconocido. La capacidad investigativa resulta un elemento clave e imprescindible para hacer frente a los retos que los nuevos profesionales de las diversas ingenierías encontrarán en el mundo laboral actual y futuro. Sin embargo, es evidente que esta capacidad no se alcanza por el simple hecho de obtener un título universitario. En el presente trabajo se describe cómo se ha buscado formalizar y poner en práctica el proceso de transferencia y formación de Investigadores Científicos Iniciales a través de su incorporación en actividades en el marco de tres grandes áreas: Cómputo Paralelo, Analítica de Datos y Gobierno Electrónico. Dentro del mismo, los estudiantes y docentes participantes lograron planificar, organizar y avanzar en sus desarrollos, a pesar de ser un año particular en virtud de las complicaciones que impuso la pandemia por COVID-19, alcanzando buenos resultados y una activa participación en eventos científicos.
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE
(2016-01-01) Tardivo, María; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel
Los incendios forestales son uno de los fenómenos naturales más perjudiciales del planeta. Año tras año devastan miles de hectáreas y causan cambios irrecuperables en las zonas afectadas. Por tal motivo, surge el interés de contar con herramientas que puedan realizar pronósticos con antelación al desarrollo de los incendios. Sin embargo, los sistemas de predicción suelen presentar restricciones, no solo por las limitaciones computacionales de representación, sino también por la existencia de incertidumbre en los datos de entrada, debido a la dificultad de determinar sus valores con exactitud en tiempo real. Una adecuada determinación de los parámetros de entrada puede mejorar significativamente la calidad de predicción del método. En este trabajo se presenta un estudio de sintonización estática de los parámetros evolutivos del Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas y Evolución Diferencial, con el fin de mejorar la calidad de la predicción.
Los alumnos detrás de la pantalla: de la presencialidad a la experiencia educativa virtual y remota en el estudio del paradigma paralelo (resumen)
(Facultad Regional Mendoza - Universidad Tecnológica Nacional, 2021-01-01) Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
La pandemia de COVID-19 y la consecuente suspensión de actividades presenciales para prevenir contagios, puso de manifiesto la necesidad imperiosa de incorporar nuevos recursos y estrategias al proceso de enseñanza aprendizaje, para dar continuidad al proceso educativo, adaptando la propuesta educativa a las posibilidades, y condiciones técnicas al alcance de alumnos y docentes. Debieron combinarse distintos recursos tanto para reimplementar prácticas docentes que anteriormente realizadas de forma presencial, como para modificar el paradigma y centrar el proceso educativo en el alumno. En este trabajo, presentamos la experiencia de la asignatura “Computación Paralela” en relación al cambio de una modalidad de dictado presencial a una propuesta virtual o remota. Todos los recursos de la propuesta confluyeron en el Aula Virtual, la cual ganó el protagonismo y la función que indica su denominación, a diferencia de años anteriores, en que había sido utilizada solamente como repositorio. Atendiendo a las dificultades de conexión, de acceso a recursos compartidos, etc., se contemplaron tanto actividades y recursos síncronos como asíncronos, y tanto se incluyeron actividades de tipo formativo, teórico y práctico, lúdico, escrito, y audiovisual. Los recursos e interrelación de los mismos lograron su cometido, por lo que los resultados de la propuesta fueron positivos. Esta primera experiencia, sin lugar a dudas, constituye la base para enriquecer las ediciones subsiguientes de la asignatura, dado que en el contexto sanitario actual las actividades virtuales, en su totalidad o parcialmente, deberán sostenerse a lo largo de los años, tanto sea por necesidad o por los beneficios que trae aporta a la asignatura.
Análisis de métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre
(2020-01-01) Chirino, Pamela; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola
En este trabajo se estudian diferentes métodos de inteligencia artificial y su posible paralelización, con el objetivo de aplicarlo en un modelo de predicción de incendios forestales desarrollado en el Laboratorio de Investigación en Computo Paralelo/Distribuido. La finalidad es reducir la incertidumbre presente en las variables de entrada con las que opera el modelo subyacente. Los métodos de inteligencia artificial en los que centraremos nuestro estudio son: redes neuronales y visión computacional. Se estudian teóricamente y las formas de desarrollarlos para luego estudiar las posibilidades de paralelización. Con las redes neuronales, centramos nuestro estudio en el perceptrón por ser una red neuronal simple y fácil de desarrollar en lenguaje C. En cuanto a la visión computacional, nos encontramos analizando la forma correcta de aplicarla en nuestro modelo, trabajando actualmente con redes convolucionales.
Análisis de Redimensión de Mapas en un Sistemas de Predicción de Incendios
(2017-01-01) Lucatelli, Julián; Méndez Garabetti, Miguel; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Tardivo, María
Como es de público conocimiento, los incendios forestales provocan un gran perjuicio para la población. En primera instancia, por los cambios que se producen en la flora y la fauna de los terrenos afectados, y en segundo término por las pérdidas económicas que estos generan. Esto ha motivado la elaboración y/o perfeccionamiento de métodos que permitan la predicción de su comportamiento, manejo y/o control. Muchos de estos están basados en entornos computacionales, donde se ejecutan diferentes simulaciones de incendios con el propósito de que éstas se asimilen a la realidad. ESSIM-EA (Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas basado en Algoritmos Evolutivos) es un método de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales. Para poder evaluar el comportamiento del fuego, la superficie donde se propaga el incendio es representada en el modelo como un conjunto de celdas de tamaño fijo dentro de un mapa. Estos mapas dependiendo del tamaño de la zona afectada, pueden ser representados con diferentes resoluciones, redimensionándolos con el objetivo de mejorar el rendimiento de ESSIM-EA. Para ello, se ha desarrollado un algoritmo de redimensión de mapas que permite aumentar y disminuir la resolución de las celdas. Este algoritmo sería incluido al método con el objetivo de permitir la redimensión automática de los mapas de incendios, utilizando mapas de incendios reales controlados evaluando calidad de predicción y tiempo de procesamiento en el método ESSIM-EA
Análisis de Rendimiento para un Método de Reducción de Incertidumbre Aplicado a Incendios Forestales
(2017-01-01) Tardivo, María; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel; Printista, Marcela
Si bien el fuego representa un eslabón importante en el mantenimiento de la biodiversidad en algunos ecosistemas, los incendios forestales fuera de control pueden convertirse en una gran amenaza para la población y el ambiente. La simulación de este tipo de fenómenos puede ser de granutilidad para determinar zonas de evacuación, o para definir políticas de prevención y detección de incendios. Sin embargo, es una tarea compleja desde el punto de vista computacional. La dificultad radica tanto en la complejidad de simular el fenómeno físico, así como también en la imposibilidad de determinar con exactitud todos los factores que influyen en el desarrollo del incendio, como la velocidad y dirección del viento, el tipo de vegetación, la humedad del terreno, etc. En este contexto, el método ESSIM-DE(r) (Evolutionary Statistical System with Island Model and Differential Evolution with population Reinitialization) se enfoca en lareducción de la incertidumbre que impacta negativamente en la calidad delos resultados arrojados por la simulación clásica, permitiendo mejorar considerablemente las predicciones mediante el uso de Estadística y Computación Evolutiva Paralela. En general, el costo computacional que requiere realizar la simulación es proporcional a la dimensión de lincendio considerado. Por lo tanto, resulta fundamental contar con estrategias que permitan acelerar el proceso de simulación y así obtener predicciones a corto plazo. Para ello, ESSIM-DE(r) posee un modelo de evaluación en paralelo con múltiples islas. ESSIM-DE(r) ha demostrado reducir los tiempos de cómputo respecto de los métodos que lo antecedieron. No obstante, en tales estudios comparativos se consideró una configuración fija del entorno de ejecución. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es analizar la relación existente entre el tiempo desimulación respecto de la cantidad de recursos computacionales utilizados, a través de un estudio de rendimiento que permita determinar cuál es la capacidad que posee ESSIM-DE(r) per se para alcanzar mejor desempeño.
Análisis de Resolución de Mapas de entrada en Método de Predicción de Incendios Forestales
(2017-01-01) Zúñiga, Agustín; Méndez Garabetti, Miguel; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Tardivo, María
Los incendios forestales son una de las causas principales de la desaparición de grandes superficies de bosques en el mundo de manera anual. Entre las grandes pérdidas que de ellos resultan pueden destacarse: a) la pérdida de bosques, flora y fauna; b) la pérdida de vidas humanas a causa de los intentos de sofocar y/o controlar los incendios; y c) las pérdidas económicas por daños materiales y gastos en el cuidado y evacuación de personas en riesgo. Por estos motivos se considera de gran importancia destinar esfuerzos y recursos en el fortalecimiento de las tareas de prevención, monitoreo y predicción de incendios forestales con el fin lograr un mejor control de su comportamiento, logrando con esto evitar los daños producidos por el fuego, tanto en los bosques como en las poblaciones cercanas, y minimizar los riegos de trabajo de hombres y mujeres por extinguirlos. La predicción del comportamiento de un incendio forestal es una tarea compleja que suele estar afectada por la incertidumbre proveniente del desconocimiento de los valores en los parámetros de entrada del modelo de predicción. ESSIM-EA (Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas basado en Algoritmos Evolutivos)es un método de reducción de incertidumbre el cual ha sido aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales controlados. En el presente trabajo se ha aplicado dicho método en casos de incendios forestales reales, con el objetivo de identificar la resolución adecuada de los mapas de entrada que permitan brindar un balance adecuado entre calidad de predicción y tiempo de procesamiento.
Análisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
(2021-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Díaz, Karvin
En este informe se analizaron métodos de inteligencia artificial, particularmente dos: redes neuronales y visión computacional, con el fin de analizar su posible incorporación al modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el laboratorio de Cómputo Paralelo Distribuido(Licpad). Además analizaremos su posible paralelización con el fin de no afectar y si es posible mejorar el rendimiento del sistema actual.
Aplicación de BPM y firma digital remota en actas de exámenes finales de la UTN-FRM
(2022-01-01) Rotella, Carina; Ontiveros, Patricia; Tagarelli, Sandra; Poch, Miguel; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
El presente trabajo propone la aplicación de BPM y Firma Digital Remota en el procedimiento de Firma de las Actas de Exámenes Finales en la Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Mendoza (UTN-FRM). Este artículo trata respecto de la prueba piloto para la implementación de Firma Digital en la UTN-FRM y así adherirse a la Ley Nacional N° 25.506. El proyecto es la primera etapa del Proyecto General de Transformación de la Gestión Universitaria, para evolucionar desde un Modelo de Gestión basado en papel a un Modelo de Administración Digital e Inteligente. La Dirección Nacional de Gestión Universitaria emitió una sugerencia mediante la cual establece que a cada institución le corresponde definir normativas internas para asegurar garantías de integración de la información, ya que la única norma referida a calificaciones data de 1992 (Disposición 016). Esta sugerencia fue uno de los pilares para definir la primera etapa del proyecto de transformación, siendo especialmente utilizado como estructura básica para poder implementarlo, tanto como infraestructura como de experiencia de uso. Cabe destacar entre los resultados esperados la incorporación de nuevas tecnologías como es la firma digital remota y la constitución de la propia Autoridad de Registro dentro de la regional para facilitar su disponibilidad. Por otro lado, la implementación de "cambios profundos”, no solo en los procesos que se optimizan y se simplifican, sino, además, en la cultura organizacional en general y, por, sobre todo, el alto impacto en el medioambiente al propiciar la despapelización institucional.
Aplicación del método de Storytelling with Data para Tableros de comando de sistemas de gestión del aprendizaje en Universidades
(2022-01-01) Tagarelli, Sandra; Salinas, Sergio; Rotella, Carina; Ontiveros, Patricia; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
En la actualidad, las Instituciones de Educación implementan Sistemas de Gestión de Aprendizajes. Sin embargo, se observa que el rendimiento y monitoreo de tales sistemas no siempre se mide, especialmente en Universidades de gestión estatal en la República Argentina. Una de las razones de lo expresado es que no siempre se cuenta con instrumentos apropiados para hacerlo. El diseño visual de los sistemas de Gestión de Desempeño, o Tableros de comando, constituye una ayuda valiosa para quienes deben tomar decisiones estratégicas relacionadas a los procesos medidos. Por lo anterior, el presente trabajo propone un diseño para la representación visual de un Sistema de Gestión de Desempeño para Instituciones de Educación Superior, específicamente para la UTN-FRM. El resultado ha sido la aplicación del marco de proceso Storytelling with Data a la visualización de datos. El producto tangible es un prototipo desarrollado solamente para la perspectiva financiera de los Sistemas de Gestión de desempeño, pero aplicable a las restantes perspectivas de análisis.
Avances en la formación de docentes y alumnos como investigadores científicos iniciales en Informática y Ciencias de la Computación
(2021-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Salinas, Sergio; Tagarelli, Sandra; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo
El ciclo 2020 y lo que va del actual 2021 han sido muy complejos en virtud del aislamiento y distanciamiento vividos por la situación de pandemia por COVID-19; en particular para el ámbito académico en todos sus niveles. Dentro del área universitaria, el desarrollo de las actividades de investigación tampoco ha sido el normal, pero a pesar de ello se ha logrado avanzar en los proyectos. Todo el esquema de trabajo debió realizarse en modo no presencial, e incluso la participación en eventos (congresos, cursos, etc.) también ha debido adecuarse al formato virtual de videoconferencias. Como tantas otras actividades, el estudio y la investigación no pueden pausarse indefinidamente, y la investigación e innovación resultan elementos claves e imprescindibles para hacer frente a los retos con que los estudiantes se encontrarán en el mundo laboral. Es responsabilidad de las instituciones abrir un nuevo panorama a los ojos de los estudiantes y docentes universitarios en general, de modo tal de ayudarlos a desarrollar sus capacidades de evaluación, crítica e inventiva. Un obstáculo histórico hallado es que las actividades de investigación normalmente se encuentran desvinculadas de las actividades académicas de grado, y por tanto esta disociación mantiene alejados a los alumnos y a muchos docentes. Por tal motivo, en el presente trabajo se comenta el proyecto en el que se ha buscado formalizar y poner en práctica el proceso de transferencia y formación de Investigadores Científicos Iniciales a través de su incorporación en actividades en el marco de diversas áreas informáticas, y la adecuación que se llevó a cabo a medida que la situación de pandemia impuso diversas restricciones.
Cálculo paralelo para la multiplicación de matrices
(2021-01-01) Ponce de León, Alejo; Díaz, Karvin; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
La utilización de la multiplicación de matrices toma un alto grado de importancia en aplicaciones tales como resolución de sistemas de ecuaciones de muchas variables, cálculo numérico y también actualmente se utiliza mucho en el cálculo de microarrays, en el área de bioinformática. En este proyecto nos enfocamos en el uso de algoritmos para realizar dicha operación a fin de aplicar el concepto de paralelismo y así conseguir mayores velocidades en el proceso de resolución. Además, se evaluarán los métodos de balanceo de carga con el objetivo de comparar eficiencia entre diversos códigos y el incremento de velocidad con la utilización del sistema paralelo (Speedup).
Computación Paralela for (and by) Dummies
(2022-11-03) Alario, Rocio; Cáceres, Felipe; Isgró, Valentino; Ledesma, Emilio; Masuet, Juan; Mazurán, Clara; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
En este artículo se abordará el tema de la computación paralela, ya que muchos de los problemas computacionales del momento requieren del paralelismo para computar soluciones en una fracción del tiempo que tomaría computarlas en un programa secuencial. Por ello indagaremos en estos conceptos con el propósito de explicar la importancia de su aplicación. La intención del título no es de ninguna manera ofender al lector, es simplemente una advertencia de la simplicidad con la que está tratada la información, ya que somos alumnos de primer y segundo año de la facultad, además nosotros también estamos empezando a familiarizarnos con estos conceptos.
Cómputo paralelo para la resolución de la multiplicación de matrices de gran tamaño
(2021-01-01) Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
La multiplicación se define dadas dos matrices A y B, se dicen multiplicables si el número de columnas de A coincide con el número de filas de B. En la nueva matriz C, los elementos Cij parten del producto que se obtiene multiplicando cada elemento de la fila i de la matriz A por cada elemento de la columna j de la matriz B y sumándolos. Cabe destacar que a medida que aumenta el tamaño de las matrices el volumen de cómputo también aumenta considerablemente. Nuestro objetivo con ésta investigación es poder determinar la forma más eficiente para realizar multiplicaciones de matrices de gran volumen, cálculos que son de gran utilidad en diversas áreas con en aplicaciones tales como resolución de sistemas de ecuaciones de muchas variables, cálculo numérico, y actualmente también utilizada con frecuencia en el cálculo de microarrays, en el área de la bioinformática. Para este estudio comparativo, se propone desarrollar dos algoritmos: uno que aproveche la capacidad de cómputo de un cluster de computadoras parte del Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido (LICPaD) ubicado en la UTN-FRM, y otro algoritmo cuya ejecución sea secuencial. Una vez desarrollados, procederemos a realizar una serie de pruebas con matrices de distintos tamaños y con distinta cantidad de nodos. Para concluir, luego de obtenidos los resultados de tiempos de cálculo para cada experimento podremos realizar un análisis de métricas como el Speedup, la Eficiencia, el Balanceo de Carga, etc., y en base a ellos determinar en qué medida o en qué casos el cómputo paralelo resulta la forma más conveniente y/o eficiente para este cálculo, y también implementar mejoras y optimizaciones en los algoritmos utilizados.
Detección de exoplanetas y cómputo paralelo
(2019-01-01) Hidalgo, Jesús; Galdámez Bilardi, Mariela; Chirino, Pamela; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
Un planeta extrasolar o exoplaneta es un planeta que orbita una estrella madre diferente al Sol y que, por lo tanto, no pertenece al sistema solar. Encontrar exoplanetas es una tarea de alta complejidad, ya que los planetas constituyen una fuente de luz extremadamente tenue en comparación con la estrella a la que orbitan. Tres de los métodos de detección más utilizados son el método de tránsito, de velocidad radial y el método de microlentes gravitacionales. Estos métodos proveen datos a través de sistemas informáticos que permiten la detección de un exoplaneta. Sin embargo, se requieren no solo altas capacidades computacionales sino tiempo para el cómputo y análisis. Por ello, consideramos que el paradigma del cómputo paralelo/distribuido podría colaborar en esta problemática. Categoría Trabajos de alumnos: Extra cátedra. Trabajo vinculado a Beca de Investigación realizado por un alumno de primer año de Ing. en Sistemas de Información
Diseño de un sistema de medición de desempeño para Moodle en Educación Superior
(2020-01-01) Salinas, Sergio; Bianchini, Germán; Tagarelli, Sandra; Caymes Scutari, Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela
Las universidades locales requieren de un sistema de medición de desempeño para el Sistema de Gestión de Aprendizaje (SGA) denominado Moodle. Para implementar Moodle las universidades invierten recursos físicos, tecnológicos y tiempo. Este proceso de implementación requiere de un plan estratégico que defina un conjunto de acciones a ejecutar con sus respectivos objetivos a alcanzar. Para evaluar la eficiencia de la ejecución de un plan estratégico se necesita de un sistema de medición de desempeño. El principal componente de este sistema es un conjunto limitado de indicadores que sintetizan los efectos de las acciones del plan estratégico. El número de indicadores es limitado para facilitar su uso y reducir la complejidad de análisis por parte de los directivos de la institución. Existen distintas metodologías para diseñar un sistema de medición de desempeño. Sin embargo, estas metodologías sólo proveen lineamientos generales a tener en cuenta a la hora del diseño. El problema que aborda este trabajo es la identificación de los indicadores apropiados para medir el desempeño de Moodle en una universidad local.
Dynamic Tuning of a Forest Fire Prediction Parallel Method
(2020-01-01) Caymes Scutari, Paola; Tardivo, María; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel
Diﬀerent parameters feed mathematical and/or empirical models. However, the uncertainty (or lack of precision) present in such parameters usually impacts in the quality of the output/recommendation of prediction models. Fortunately, there exist uncertainty reduction methods which enable the obtention of more accurate solutions. One of such methods is ESSIM-DE (Evolutionary Statistical System with Island Model and Diﬀerential Evolution), a general purpose method for prediction and uncertainty reduction. ESSIM-DE has been used for the forest ﬁreline prediction, and it is based on statistical analysis, parallel computing, and diﬀerential evolution. In this work, we enrich ESSIM-DE with an automatic and dynamic tuning strategy, to adapt the generational parameter of the evolutionary process in order to avoid premature convergence and/or stagnation, and to improve the general performance of the predictive tool. We describe the metrics, the tuning points and actions, and we show the results for diﬀerent controlled ﬁres.
ESS-IM applied to Forest Fire Spread Prediction: parameters Tuning for a Heterogeneous Configuration
(2016-10-14) Méndez Garabetti, Miguel; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Tardivo, M
Forest ﬁres are a critical natural hazard in many regions of the World. For this reason, the prediction of this kind of phenomenon is considered a very important task that involves a high degree of complexity and precision. The ability to predict the forest ﬁre behaviour constitutes an important tool for managers, helping to improve the effectiveness of ﬁre prevention, detection and ﬁreﬁghting resources allocation. For this reason, prediction methods should be conﬁgured to operate as efﬁciently as possible. In this paper, a calibration study of EvolutionaryStatistical System with Island Model’s evolutionary parameters is presented (ESS-IM). ESS-IM is a general-parallel uncertainty reduction method applied to the forest ﬁres spread prediction. Index Terms—forest ﬁre spread prediction, parallel evolutionary algorithms, parameters tuning, high performance computing.
ESS-IM: incremento en calidad de predicción mediante sintonización de Parámetros Evolutivos
(2016-01-01) Méndez Garabetti, Miguel; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Tardivo, María
Anualmente, los incendios consumen aproximadamente dos millones de hectáreas de forestación alrededor del mundo, causando pérdidas desde el punto de vista ambiental, económico y humano .

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