Development of innovative computational solutions to model plant diversity in tropical ecosystems

• Grant number: 19/07972-4
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: May 01, 2019
• End date: October 31, 2020
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Principal Investigator: David Montenegro Lapola
• Grantee: Caio Fascina
• Host Institution: Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (CEPAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brazil
• Associated research grant: 15/02537-7 - AmazonFACE/ME: the Amazon-FACE Model-Experiment integration project - the role of biodiversity and climate feedbacks, AP.PFPMCG.JP

Abstract

Os requisitos computacionais de um modelo de vegetação como o CAETÊ, que simula um alto número de estratégias de crescimento de plantas (~1015), demandarão soluções inteligentes de otimização para sua implementação computacional. Essas soluções devem abraçar o grande desafio de otimizar o fluxo de informações em seu código-fonte. Embora a versão atual do modelo seja funcional, ela foi programada por alunos não especializados em programação computacional. Como tal, há espaço suficiente para a melhoria do código-fonte visando acelerar as execuções do modelo, permitindo, em última análise, um uso mais ambicioso do modelo com um número consideravelmente maior de processos e tipos de plantas considerados. Tal melhoria de código de modelo tem uma importância fundamental para o bom desenvolvimento do projeto. Por causa disso, o desenvolvimento dessa proposta não se dará sozinha, mas deve ter fortes habilidades de comunicação para interagir com a outra (TT1), e outros membros da equipe de pesquisa, incluindo estudantes, para atingir os objetivos vinculados a essa bolsa de estudos.