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Investigação do uso de Sistemas Inteligentes para Mapeamento Eficiente de Aplicações em Arquiteturas Many-Core

Processo: 17/26421-3
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de setembro de 2018
Vigência (Término): 31 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Emerson Carlos Pedrino
Beneficiário:Emerson Carlos Pedrino
Anfitrião: Gianluca Tempesti
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of York, Inglaterra  
Assunto(s):Visão computacional   Inteligência artificial   Dispositivos de lógica programável   Arquitetura e organização de computadores

Resumo

A frequência máxima de processadores de núcleo único (single-core) tem atingido seu limite de operação e fabricantes de chips têm construído pastilhas de múltiplos núcleos (multi-core), onde cada núcleo opera com frequências menores em relação às pastilhas contendo somente um núcleo. Além disso, com a demanda por desempenho de aplicações complexas crescendo muito rapidamente nos últimos anos, há uma necessidade emergente por processadores de múltiplos e muitos núcleos (many-cores) que possam se comunicar e fornecer paralelismo cada vez maior. Para mapear aplicações em sistemas de múltiplos/muitos núcleos, as aplicações precisam ser particionadas em múltiplas tarefas que possam ser executadas concorrentemente nos diferentes núcleos. Assim, surge a necessidade de desenvolvimento de metodologias de mapeamento mais eficientes, e que forneçam mapas ótimos satisfazendo as necessidades requeridas pelas diversas aplicações. Logo, tal problema é classificado como NP-difícil e heurísticas baseadas no conhecimento de domínio da aplicação precisam ser utilizadas nesse contexto para encontrar as soluções requeridas. Assim, neste projeto de pesquisa é pretendido investigar o uso de sistemas inteligentes, em particular o de AGs multiobjetivos, para geração automática de mapas de aplicações, contendo como exemplos de casos tarefas concorrentes de visão computacional, em arquiteturas de muitos núcleos (many-core) implementadas por meio de FPGAs, permitindo-se assim que essas sejam tolerantes a falhas, eficientes e de alto desempenho.

Publicações científicas (8)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BATISTA DOURADO, ANTONIO MIGUEL; PEDRINO, EMERSON CARLOS. Multi-objective Cartesian Genetic Programming optimization of morphological filters in navigation systems for Visually Impaired People. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 89, APR 2020. Citações Web of Science: 0.
BATISTA DOURADO, ANTONIO MIGUEL; PEDRINO, EMERSON CARLOS. Automatic generation of high performance morphological filters to fix missing data in depth images on real-time embedded systems for visually impaired people. PRZEGLAD ELEKTROTECHNICZNY, v. 96, n. 1, p. 113-117, 2020. Citações Web of Science: 0.
PADUA, BRUNO; LIMA, DENIS; FERNANDES, MARCIO; ABUASSAL, ALI; TEMPESTI, GIANLUCA; PEDRINO, EMERSON. Hybrid Implementation of Evolutionary Algorithms in FPGAs for Automatic Generation of Morphological Image Filters. PRZEGLAD ELEKTROTECHNICZNY, v. 96, n. 4, p. 12-16, 2020. Citações Web of Science: 0.
CORDEIRO, NATAL HENRIQUE; PEDRINO, EMERSON CARLOS. Data used for detection and tracking of dynamic objects for visually impaired people. DATA IN BRIEF, v. 26, OCT 2019. Citações Web of Science: 0.
CORDEIRO, NATAL HENRIQUE; PEDRINO, EMERSON CARLOS. A new methodology applied to dynamic object detection and tracking systems for visually impaired people. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING, v. 77, p. 61-71, JUL 2019. Citações Web of Science: 1.
CORDEIRO, NATAL HENRIQUE; PEDRINO, EMERSON CARLOS. Collision risk prediction for visually impaired people using high level information fusion. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 81, p. 180-192, MAY 2019. Citações Web of Science: 0.
PEDRINO, EMERSON CARLOS; YAMADA, THIAGO; LUNARDI, THIAGO REGINATO; DE MELO VIEIRA, JR., JOSE CARLOS. Islanding detection of distributed generation by using multi-gene genetic programming based classifier. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 74, p. 206-215, JAN 2019. Citações Web of Science: 1.
PEDRINO, EMERSON CARLOS; DE LIMA, DENIS PEREIRA; TEMPESTI, GIANLUCA. A multiobjective metaheuristic approach for morphological filters on many-core architectures. Integrated Computer-Aided Engineering, v. 26, n. 4, p. 383-397, 2019. Citações Web of Science: 0.

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