Método de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales bajo una Implementación heterogénea MPI/CUDA

dc.creatorMéndez Garabetti, Miguel
dc.creatorBianchini, Germán
dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorTardivo, María
dc.date.accessioned2023-06-22T15:05:14Z
dc.date.available2023-06-22T15:05:14Z
dc.date.issued2018-01-01
dc.description.abstractLos incendios forestales causan grandes pérdidas y daños en todo el mundo. Por esta razón, la predicción de este tipo de fenómeno se considera una tarea muy importante que implica un alto grado de complejidad. Debido a esto, tales métodos deben configurarse para operar de la manera más eficiente posible, tanto en términos de calidad de los resultados como así también en relación al tiempo de obtención de los resultados. En este trabajo, se presenta una implementación MPI/CUDA de un método paralelo de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales. Los resultados revelan grandes incrementos en la eficiencia computacional del método.es_ES
dc.description.affiliationUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentinaes_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.identifier.citationVI Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CONAIISI 2018). Año 2018.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8089
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.projectidPID 4736es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.holderUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendozaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.rights.uriCC0 1.0 Universal*
dc.rights.useAtribuciónes_ES
dc.subjectIncendios, MPI, CUDAes_ES
dc.titleMétodo de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales bajo una Implementación heterogénea MPI/CUDAes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES

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VI Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CONAIISI 2018).

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