George Luiz Medeiros Teodoro

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Produções bibliográficas

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• RAMOS, R. M. ; RALHA, C. G. ; George Teodoro . Avaliação de Cluster Raspberry Pi para Execução de Aplicações de Análise de Imagens Médicas Microscópicas. In: 43º SEMISH ? Seminário Integrado de Software e Hardware, 2016, Porto Alegre. Anais do XXXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2016.

• KONG, JUN ; WANG, FUSHENG ; Teodoro, George ; LIANG, YANHUI ; ZHU, YANGYANG ; TUCKER-BURDEN, CAROL ; BRAT, DANIEL J. . Automated cell segmentation with 3D fluorescence microscopy images. In: 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2015), 2015, Brooklyn. 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). p. 1212.

• SUNDFELD, DANIEL ; Teodoro, George ; MELO, ALBA CRISTINA M.A. DE . Parallel A-Star Multiple Sequence Alignment with Locality-Sensitive Hash Functions. In: 2015 Ninth International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems (CISIS), 2015, Santa Catarina. 2015 Ninth International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems. p. 342.

• LIANG, YANHUI ; WANG, FUSHENG ; TREANOR, DARREN ; MAGEE, DEREK ; Teodoro, George ; ZHU, YANGYANG ; KONG, JUN . Liver whole slide image analysis for 3D vessel reconstruction. In: 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2015), 2015, Brooklyn. 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). p. 182.

• GOMES, JEREMIAS M. ; Teodoro, George ; MELO, ALBA DE ; KONG, JUN ; Kurc, Tahsin ; SALTZ, JOEL H. . Efficient Irregular Wavefront Propagation Algorithms on Intel(R) Xeon Phi(TM). In: 2015 27th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBACPAD), 2015, Florianopolis. 2015 27th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD). p. 25.

• Yanhui Liang ; Fusheng Wang ; Darren Treanor ; Derek Magee ; George Teodoro ; Yangyang Zhu ; Jun Kong . A 3D Primary Vessel Reconstruction Framework with Serial Microscopy Images. In: 18th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2015, Munich. Proceedings of 18th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2015.

• George Teodoro ; Tashin Kurc ; Jun Kong ; Lee A.D. Cooper ; Joel H. Saltz . Comparative Performance Analysis of Intel Xeon Phi, GPU, and CPU: A Case Study from Microscopy Image Analysis. In: 28th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium, 2014, Phoenix. Proceedings of 28th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium, 2014.

• ANDRADE, G. ; FERREIRA, R. ; Teodoro, George ; ROCHA, LEONARDO ; SALTZ, JOEL H. ; Kurc, Tahsin . Efficient Execution of Microscopy Image Analysis on CPU, GPU, and MIC Equipped Cluster Systems. In: 2014 26th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBACPAD), 2014, Jussieu. 2014 IEEE 26th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing. p. 89.

• Eliezer Silva ; Thiago Teixeira ; George Teodoro ; Eduardo Alves do Valle Junior . Large-Scale Distributed Locality-Sensitive Hashing for General Metric Data. In: 7th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP), 2014, Los Cabos. Lecture Notes in Computer Science.. Berlin: Springer, 2014.

• Yanhui Liang ; Fusheng Wang ; Darren Treanor ; Derek Magee ; George Teodoro ; Yangyang Zhu ; Jun Kong . A Framework for 3D Vessel Analysis with Whole Slide Liver Microcopy Image. In: International Conference on Intelligent Biology and Medicine (ICIBM 2014), 2014, Santo Antonio, TX. Proceedings of the International Conference on Intelligent Biology and Medicine (ICIBM 2014), 2014.

• Ablimit Aji ; George Teodoro ; Fusheng Wang . HAGGIS: Turbo Charge A MapReduce based Spatial Data Warehousing System with GPU. In: 3rd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Analytics for Big Geospatial Data (BIGSPATIAL-2014), 2014, Dallas, TX. Proceedings of the International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2014), 2014.

• Teodoro, George ; Pan, Tony ; KURC, TAHSIN M. ; KONG, JUN ; COOPER, LEE A.D. ; PODHORSZKI, NORBERT ; KLASKY, SCOTT ; SALTZ, JOEL H. . High-throughput Analysis of Large Microscopy Image Datasets on CPU-GPU Cluster Platforms. In: 2013 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS), 2013, Cambridge. 2013 IEEE 27th International Symposium on Parallel and Distributed Processing. p. 103.

• Jun Kong ; Fusheng Wang ; George Teodoro ; Lee A.D. Cooper ; Carlos S. Moreno ; Tashin Kurc ; Pan, Tony ; Saltz, Joel ; Daniel Brat . High-Performance Computational Analysis of Glioblastoma Pathology Images with Database Support Identifies Molecular and Survival Correlates. In: The IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2013, Shanghai. Proc. of The IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2013.

• Teodoro, George ; KURC, TAHSIN M. ; Pan, Tony ; COOPER, LEE A.D. ; KONG, JUN ; WIDENER, PATRICK ; SALTZ, JOEL H. . Accelerating Large Scale Image Analyses on Parallel, CPU-GPU Equipped Systems. In: 2012 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS), 2012, Shanghai. 2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium.

• George Teodoro ; Pan, Tony ; Kurc, Tahsin ; Lee Cooper ; Jun Kong ; Joel Saltz . A Fast Parallel Implementation of Queue-based Morphological Reconstruction using GPUs. In: Data- and Compute-Intensive Clinical and Translational Imaging Applications Workshop, 2012, Nice. 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2012.

• George Teodoro ; Alan Sussman . AARTS: a Low Overhead Adaptive Online Auto-tuning System. In: ACM SIGPLAN 1st International Workshop on Adaptive Self-Tuning Computing Systems for Exaflop Era (EXADAPT 2011). Colocated w/ PLDI 2011, 2011, San Jose. Proceedings of the 32nd ACM SIGPLAN conference on Programming Language Design and Implementation (PLDI 2011), 2011.

• George Teodoro ; Renato Ferreira . Computação em Fluxos de Dados para Ambientes Paralelos e Heterogêneos. In: XXIV Concurso de Teses e Dissertações - CTD 2011, 2011, Natal. XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC, 2011.

• George Teodoro ; Eduardo Valle ; Nathan Mariano ; Ricardo Torres ; W. Meira Jr. . Adaptive Parallel Approximate Similarity Search for Responsive Multimedia Retrieval. In: 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM2011), 2011, Glasgow. Proceedings of the 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM2011), 2011.

• George Teodoro ; Timothy Hartley ; Umit Catalyurek ; Renato Ferreira . Run-time optimizations for replicated dataflows on heterogeneous environments. In: The ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC 2010), 2010, Chicago. Proceedings of the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC 2010), 2010. p. 13-24.

• George Teodoro ; Nathan Mariano ; W. Meira Jr. ; Renato Ferreira . Tree Projection-based Frequent Itemset Mining on Multicore CPUs and GPUs. In: 22nd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2010), 2010, Petrópolis. Proceedings of the 22nd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2010), 2010. p. 47-54.

• B. Coutinho ; George Teodoro ; Rafael Sachetto ; D. Guedes ; Renato Ferreira . Profiling General Purpose GPU Applications. In: 21th International Symposium on Computer Architectures and High Performance Computing (SBAC-PAD 2009), 2009, São Paulo. Proceedings of the 21th International Symposium on Computer Architectures and High Performance Computing (SBAC-PAD 2009), 2009.

• George Teodoro ; Rafael Sachetto ; Daniel Fireman ; D. Guedes ; Renato Ferreira . Exploiting computational resources in distributed heterogeneous platforms. In: 15th Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2009), 2009, São Paulo. Proceedings of the 21th International Symposium on Computer Architectures and High Performance Computing (SBAC-PAD 2009), 2009.

• George Teodoro ; Rafael Sachetto ; Olcay Sertel ; Metin Gurcan ; W. Meira Jr. ; Umit Catalyurek ; Renato Ferreira . Coordinating the Use of GPU and CPU for Improving Performance of Compute Intensive Applications. In: IEEE International Conference on Cluster Computing (Cluster 2009), 2009, New Orleans. In Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Cluster Computing (Cluster 2009). IEEE Computer Society, 2009.

• George Teodoro ; Daniel Fireman ; D. Guedes ; W. Meira Jr. ; Renato Ferreira . Achieving Multi-Level Parallelism in the Filter-Labeled Stream Programming Model. In: 37th International Conference on Parallel Computing (ICPP 2008), 2008. Proceedings of the 37th International Conference on Parallel Computing (ICPP 2008), 2008.

• George Teodoro ; Leonardo Rocha ; Márcio Carvalho ; Liamara Comassetto . Proposta para o desenvolvimento de um Repositório de Objetos de Aprendizagem (OA) na UFMG e UnC. In: Congresso Internacional ABED de Educação a Distância, 2008, Santos. 14 Congresso Internacional ABED de Educação a Distância, 2008.

• George Teodoro ; Márcio Carvalho ; Liamara Comassetto . Reusabilidade e Compartilhamento de Objetos de Aprendizagem. In: V Congresso Brasileiro de Ensino Superior a Distância - ESUD, 2008, Gramado. V Congresso Brasileiro de Ensino Superior a Distância - ESUD, 2008.

• Daniel Fireman ; George Teodoro ; Andre Cardoso ; Ferreira, Renato . A Reconfigurable Run-Time System for Filter-Stream Applications. In: 20th International Symposium on Computer Architectures and High Performance Computing (SBAC-PAD 2008), 2008, Gramado, RS. Proceedings of the 20th International Symposium on Computer Architectures and High Performance Computing (SBAC-PAD 2008), 2008. v. 20. p. 149-156.

• T. Tavares ; George Teodoro ; Tashin Kurc ; Renato Ferreira ; D. Guedes ; W. Meira Jr. ; Umit Catalyurek ; Shannon Hastings ; Oscott Oster ; Stephen Langella ; Joel Saltz . An Efficient and Reliable Scientific Workflow System. In: Seventh IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGRID 2007), 2007, Rio de Janeiro. Proceedings of the Seventh IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGRID 2007), 2007. p. 445-452.

• George Teodoro ; Renato Ferreira . Support to Execution of Data Intesive Workflow Applications. In: WSCAD - Workshop on High Performance Computing, 2007, Gramado. VIII Workshop em Sistemas Computacionais, 2007. v. 7.

• George Teodoro ; T. Tavares ; R. Pereira ; Tashin Kurc ; W. Meira Jr. ; D. Guedes ; Joel Saltz . Run-time Support for Efficient Execution of Scientific Workflows on Distributed Environments. In: 18th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2006), 2006, Ouro Preto. Proceedings of the 18th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2006), 2006. p. 81-90.

• Rui Pinho ; Yuri Faria ; Thiago Teixeira ; T. Tavares ; George Teodoro ; W. Meira Jr. . Análise e Entendimento de Desempenho com a Ferramenta Antfarm. In: WSCAD, 2005, Rio de Janeiro. Anais do WSCAD 2005 -- Workshop de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2005.

• Renato Ferreira ; D. Guedes ; W. Meira Jr. ; Lucia M. A. Drummond ; B. Coutinho ; George Teodoro ; T. Tavares ; Renata Araujo ; Guilherme T. Ferreira . Anthill: a scalable run-time environment for data mining applications. In: 17th International Symposium on Computer Architecture on High Performance Computing (SBAC-PAD 2005), 2005, Rio de Janeiro. Proceedings of the 17th International Symposium on Computer Architecture on High Performance Computing (SBAC-PAD 2005), 2005. p. 159-166.

• T. Tavares ; George Teodoro ; D. Nogueira ; B. Coutinho ; W. Meira Jr. ; D. Guedes . Estratégias de Balanceamento de Carga em Servidores Web Transacionais. In: SBRC 2004, 2004, Gramado. Anais do 22° Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores, 2004.

• J. Junior ; T. Tavares ; Teodoro, George ; George Teodoro ; Z. Chaves ; Jussara Almeida . Análise Quantitativa da Distribuição de Streaming Media em Diferentes Topologias de Árvore. In: Workshop de Ciência da Computação e Sistemas, 2004, Florianópolis - SC - Brasil. Anais do I WORKCOMP-SUL. Florianópolis - SC - Brasil: UNISUL, 2004. v. 1. p. 1-12.

• George Teodoro ; T. Tavares ; B. Coutinho ; W. Meira Jr. ; D. Guedes . Load Balancing on Stateful Clustered Web Servers. In: 15th Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2003), 2003, São Paulo. Proceedings of the 15th Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2003), 2003. p. 207-213.

• George Teodoro ; B. Coutinho ; D. Nogueira ; D. Guedes ; R. Pinto ; T. Tavares ; W. Meira Jr. . Assessing the impact of distribution on e-business service. In: EBR 2002 First Seminar on Advanced Research in Electronic Business, 2002, Rio de Janeiro. Proceedings of the First Seminar on Advanced Research in Electronic Business (EBR 2002), 2002. v. unico.

• Jun Kong ; Fusheng Wang ; Jingjing Gao ; George Teodoro ; Lisa Scarpace ; Tom Mikkelsen ; SCHNIEDERJAN, M. J. ; Carlos S. Moreno ; Saltz, Joel ; Daniel Brat . High Throughput Whole-Slide Microscopy Image Analysis of Glioblastoma Pathology Images Identifies Molecular and Survival Correlates. In: TCGA 3rd Annual Scientific Symposium, 2014, Bethesda, MD. Proceedings of the TCGA 3rd Annual Scientific Symposium, 2014.

• Joel Saltz ; George Teodoro ; Pan, Tony ; Fusheng Wang ; Lee Cooper ; Jun Kong ; David Gutman ; Daniel Brat ; Kurc, Tahsin . High Performance Computing for Integrative Analysis of Large Pathology Image Datasets. In: AMIA 2012 Annual Symposium, 2012, Chicago. Proceedings of AMIA 2012 Annual Symposium, 2012.

• Jun Kong ; Lee A.D. Cooper ; Fusheng Wang ; Jingjing Gao ; George Teodoro ; Lisa Scarpace ; Tom Mikkelsen ; Carlos S. Moreno ; Joel H. Saltz ; Daniel J. Brat . Machine-based Classification of Oligodendroglioma Component in Glioblastoma using Large-scale Microscopic Image Analysis Uncovers Oligodendroglial Molecular Signatures.. In: The TCGA Scientific Symposium, 2012, Crytal City, VA. The TCGA Scientific Symposium, 2012.

• BARRETOS, W. ; Jun Kong ; FERREIRA, R. A. C. ; George Teodoro . A Hierarchical Data Partitioning Strategy for IrregularApplications: A Case Study in Digital Pathology. Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications , 2024.

• George Teodoro . Efficient Application Execution and Tuning on Large Microscopy Image Datasets. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• George Teodoro . Efficient Application Execution and Tuning on Large Microscopy Image Datasets. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• George Teodoro . High-throughput Analysis of Large Microscopy Image Datasets on CPU-GPU Cluster Platforms. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• George Teodoro ; Alan Sussman . AARTS: a Low Overhead Adaptive Online Auto-tuning System. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• George Teodoro . Efficient computation on heterogeneous environments. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• George Teodoro ; Timothy Hartley ; Umit Catalyurek ; Renato Ferreira . Run-time Optimizations for Replicated Dataflows on Heterogeneous Environments. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• George Teodoro ; Rafael Sachetto ; Olcay Sertel ; Metin Gurcan ; Meira, Wagner ; Umit Catalyurek ; Renato Ferreira . Coordinating the Use of GPU and CPU for Improving Performance of Compute Intensive Applications. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• George Teodoro ; Renato Ferreira . Suporte a fluxos de trabalho para aplicações intensivas em dados. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• George Teodoro ; B. Coutinho . Programação Paralela. 2007. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• George Teodoro ; Renato Ferreira . Support to Execution of Data Intesive Workflow Applications. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - 2021

  Indexação de Dados Multimídia em Larga Escala utilizando Ambientes Distribuídos - Edital PRPq 07/2020, Descrição: A busca multimídia baseada em conteúdo é uma tarefa importante para diferentes áreas do conhecimento. Ao longo dos últimos anos, a quantidade de dados disponíveis para esse tipo de aplicação vem crescendo e chega a escala de bilhões. Nesse cenário, a entrada da busca (requisição) é uma imagem ou dado multimídia e a busca consiste em procurar, por exemplos, imagens semelhantes ou réplicas na base de dados indexadas. Esse tipo de aplicações vem ganhando popularidade e, consequentemente, vem sendo submetidas a cargas de trabalho cada vez mais intensas onde precisam responder rapidamente a milhares de usuários simultâneos. Existem algumas maneiras de atender a demanda e carga de trabalho submetidas a esses sistemas de busca. A primeira delas é através do desenvolvimento de algoritmos de busca eficientes, que minimizem a quantidade de comparações (e computação) necessárias durante a busca ou processamento de uma requisição. A segunda é a através do uso de paralelismo. Nesse caso, pode-se empregar processadores paralelos modernos, tais como Graphics Processing Unit (GPU), para acelerar algoritmos eficientes e acelerar as aplicações de busca. Alternativamente, ainda podemos explorar outra dimensão de paralelismo por meio do uso de sistemas de memória distribuída distribuídos em aglomerados de computadores. Nesse trabalho, consideraremos as duas dimensões de paralelismo anteriores para acelerar algoritmos estado da arte de indexação e busca de dados multimídia. Especificamente, focaremos na implementação do algoritmo IVFADC proposto por Jégou[1]. Esse algoritmo já foi implementado para GPUs em [2], entretanto uma estratégia mais eficiente disponível na literatura será foco desse trabalho. Essa estratégia é chamada de Inverted Multi-Index (IMI) [3] e foi considerada desafiadora para ser adaptada para GPUs em [2]. Todavia, ela é significativamente mais eficiente em sua versão CPU, o que a torna a melhor candidata para aceleração. Do ponto de vista de paralelismo para sistemas distribuído, será proposta e avaliadas estratégias inovadoras para particionamento de dados, capazes de organizar descritores espacialmente próximos em um mesmo computador no sistema distribuído. Esperamos que essa estratégia melhore a localidade referencial do sistema e desempenho em relação as paralelizações existentes na literatura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Coordenador / Renato Antonio Celso Ferreira - Integrante / Alan Prado Araújo - Integrante / Igor Firmo - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Execução Eficiente de Quantificação de Incertezas em Patologia Digital Utilizando Plataformas Paralelas Modernas, Descrição: Diversos tipos de cânceres se manifestam por meio de alterações morfológicas em nível celular e sub-celular, a quais podem ser observadas em imagens microscópicas de tecidos em alta resolução. O uso desses dados permite, dentre outras tarefas, acompanhar a evolução da doença e indicar tratamentos de precisão. Essas imagens têm da ordem de 100Kx100K pixels e centenas de milhares de células, assim a avaliação manual por uma patologista é demorada e suscetível a variações. Essas dificuldades motivaram o desenvolvimento de sistemas computadorizados automatizados para diagnósticos e análises correlativas entre alterações morfológicas e informações genômicas. A utilização de sistemas computadorizados leva a diversos benefícios, mas vem acompanhado de desafios. Neste trabalho abordaremos dois desses desafios. O primeiro é algorítmico e consiste em identificar e reduzir as incertezas nos resultados das aplicações em relação à variações de parâmetros de entrada, evitando assim que conclusões obtidas com as mesmas sejam divergentes conforme os valores de parâmetros utilizados. Essa variabilidade ou incerteza lança dúvidas sobre a confiabilidade das aplicações e limita o uso na prática. Logo, é essencial identificar essas variações, quantificá-las e minimizá-las. O segundo desafio refere-se a acelerar a execução das aplicações em supercomputadores modernos equipados com CPU e GPU (Graphics Processing Unit). Esses objetivos são complementares, pois os estudos de incertezas são computacionalmente caros e, assim, necessitam de execução eficiente. A segunda vertente do trabalho incluí o suporte a uma linguagem de programação de alto nível, execução colaborativa utilizando CPU e GPU e divisão inteligente de dados para computação distribuída. A nova linguagem simplificará o uso de nossos sistemas para usuários não especialistas em computação de alto desempenho, aumentando seu impacto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Coordenador / Renato Antonio Celso Ferreira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Virgilio A F Almeida - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Otimização de Aplicações de Patologia Digital em Ambientes Distribuídos Equipados com CPU e GPU - CNPq PQ 313233/2020-9, Descrição: Diversos tipos de câncer se manifestam por meio de alterações morfológicas em nível celular e sub-celular. Essas mudanças podem ser observadas em imagens microscópicas de tecidos em alta resolução (Whole Slide Images ? WSI). O uso desses dados permite, dentre outras tarefas, acompanhar a evolução da doença e indicar tratamentos com precisão. Como essas imagens têm da ordem de 100Kx100K pixels e contêm centenas de milhares de células, sua avaliação manual por uma patologista é demorada e suscetível a variações. Essas dificuldades motivaram o desenvolvimento de sistemas computadorizados automatizados para auxiliar em diagnósticos e análises correlativas entre alterações morfológicas e informações genômicas[1-8]. A utilização de sistemas computacionais na análise de WSIs leva a diversos benefícios, mas vem acompanhado de desafios. Dentre essas dificuldades destacamos o desenvolvimento de algoritmos, gerenciamento eficiente e privacidade dos dados e alto custo computacional. Neste trabalho abordaremos dois desses aspectos. O primeiro deles é algorítmico e consiste em identificar e reduzir as incertezas nos resultados dessas aplicações em relação a variações de parâmetros de entrada. O segundo refere-se a acelerar essas aplicações em supercomputadores modernos equipados com CPU e GPU (Graphics Processing Unit). Esses objetivos são complementares, pois os estudos de incertezas são caros computacionalmente e, assim, tornam-se viáveis com os ganhos computacionais devido ao uso eficiente de processadores paralelos modernos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2021 - Atual

  Inteligência Artificial Aplicada à Exploração de Petróleo na Camada Pré-Sal, Descrição: A exploração de gás e óleo envolve uma gama de processos que exigem capacitações e expertises variadas, este projeto apresenta uma proposta de pesquisa de viabilidade de modelos envolvendo inteligência artificial em três linhas dentro deste grande tema: (i) Inversão física de rochas via dados sísmicos, (ii) identificação automática de ciclos por análises de séries temporais e sua utilizaçã na estratigrafia usando aprendizado de máquina e (iii) identificação de litofácies/petrofácies a partir de perfis de alta dimensão. Visando facilitar a nomenclatura são propostos para as linhas de pesquisa os acrônimos SÍSMICA, CICLOS e ELETRO, respectivamente... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (12) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (8) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Wagner Meira Junior - Coordenador / Adriano Alonso Veloso - Integrante / Renato Antonio Celso Ferreira - Integrante / Gabriel Coutinho - Integrante / Erickson Rangel deo Nascimento - Integrante / Heitor Soares Ramos Filho - Integrante / Alexandre Salles Cunha - Integrante / Gabriel Uhlein - Integrante / Tiago Novo - Integrante / Alexandre Uhlein - Integrante / Aline Tavares Melo - Integrante / Fabrício Calixto - Integrante / Marcos Prates - Integrante / Henrique Versieux - Integrante / Ronald Dickman - Integrante / Maurício Marengoni - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Outra.

• 2020 - Atual

  Programa de Capacidades Analíticas do MPMG, Descrição: O Ministério Público de Minas Gerais (MPMG), por meio do Gabinete de Segurança e Inteligência (GSI), tem parceria firmada com o Departamento de Ciência da Computação da UFMG para a ampliação de seu Programa de Capacidades Analíticas. O Programa tem como premissa o desenvolvimento de ferramentas próprias, com ênfase em software livre, alta capacidade de resposta e adaptabilidade a novas necessidades surgidas ao longo do tempo. Essa é a mais avançada estrutura tecnológica para a análise de grandes volumes de dados complexos, oriundos de bases abertas e restritas existentes no Estado de Minas Gerais. Este projeto visa desenvolver novas funcionalidades e ferramentas de inteligência artificial aplicadas a diversos contextos de processamento massivo de dados, em particular análises e modelagens descritivas, preditivas e prescritivas. O projeto ataca diferentes frentes de pesquisa, como sensoriamento remoto para conferir o andamento de obras públicas do estado de Minas Gerais; identificação de abuso sexual em imagens e vídeos para auxiliar o trabalho de peritos da polícia; análise de fraudes em licitações, dentre muitos outros. O objetivo é impulsionar as ações do MPMG por meio das capacidades analíticas de investigação e inteligências tecnológicas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Wagner Meira Junior - Coordenador.

• 2018 - 2021

  Execução Eficiente de Estudo de Parâmetros em Aplicações Médicas Usando Ambientes de Alto Desempenho - CNPq PQ 05477/2017-0, Descrição: Nesse trabalho, vamos atacar um problema que advém do fato de a maioria das aplicações de análise de imagens serem sensíveis a variações nos parâmetros de entrada. Ou seja, alterações nos valores de seus parâmetros podem causar impactos significativos na qualidade do resultado e, dessa forma, parâmetros que funcionam bem para determinado grupo de imagens, podem não funcionar para outro. Essas variações, por sua vez, podem criar dúvidas quanto a validade e qualidade de estudos envolvendo a análise automatizada de imagens médicas. Dessa forma, é importante (i) quantificar o impacto de parâmetros de entradas na saída dessas análises e (ii) ajustar os parâmetros para produzirem resultados mais precisos. Ambos os processos pertencem a uma classe de métodos chamados de estudo de parâmetros. O primeiro deles é denominado análise de sensibilidade (Sensitivity Analysis - SA) de parâmetros e o segundo de ajuste automático de parâmetros.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2018 - 2019

  Projeto EU-BR: Atmosphere - Adaptive, Trustworthy, Manageable, Orchestrated, Secure, Privacy-assuring Hybrid, Ecosystem for Resilient Cloud Computin, Descrição: ATMOSPHERE aims to design and implement a framework and platform relying on lightweight virtualization, hybrid resources and Europe and Brazil federated infrastructures to develop, build, deploy, measure and evolve trustworthy, cloud-enabled applications. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (9) Doutorado: (12) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Integrante / Eduardo Adilio Pelinson Alchieri - Integrante / Prisclina Solís - Integrante / Francisco Brasileiro - Coordenador / Ignacio Blanquer - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2016 - 2018

  Suporte a Análise Comparativa de Dados em Larga Escala Utilizando Ambientes Heterogêneos - CNPq PQ 305208/2014-4, Descrição: O objetivo principal desse projeto é pesquisar, desenvolver e avaliar componentes necessários para suportar a execução eficiente de uma importante classe de aplicações, chamada aqui de ?aplicações para análise comparativa de dados?, em ambientes de execução em larga escala (extreme scale). Esses componentes comporão um sistema de execução chamado Diff-stack. Análise comparativa de dados é utilizada no processo de estudo, entendimento e quantificação sobre como um conjunto de bases de dados (ou subconjuntos de uma mesma base de dados) se diferenciam e se correlacionam. Esse tipo de análise tem papel crítico em diversas fases da pesquisa científica, incluindo validação de modelos numéricos, estudo de parâmetros, estimativa de erros, construção de modelos preditivos e estudo de sensitividade de parâmetros.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2015 - 2018

  Aceleração de Algoritmos de Bioinformática Através de Plataformas Reconfiguráveis e Heterogêneas - MCTI/CNPQ/Universal 14/2014 - 460235/2014-1, Descrição: Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas em FPGAs para aceleração de algoritmos de bioinformática. As áreas a serem abordadas são o processamento de imagens cerebrais para rastreamento de células cancerosas e comparação de sequências biológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (3) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Integrante / Ricardo Pezzuol Jacobi - Coordenador / Carlos Humberto Llanos Quintero - Integrante / Daniel Maurício Muñoz Arboleda - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2015 - Atual

  LEAPaD: Laboratório de Estudos Avançados em Sistemas Paralelos e Distribuídos, Descrição: O processamento paralelo e distribuído é uma realidade nos sistemas computacionais há muitos anos. No entanto, observa-se no histórico mais recente, o crescimento dos horizontes de sua aplicação em função de uma nova realidade de mercado, a qual oferece preços muito competitivos para os mais diversos tipos de plataformas de hardware, implicando no aumento das ofertas de soluções e, consequentemente, de demandas de aplicações da sociedade em geral. Logo, se no passado não muito distante, problemas e questões relacionadas ao processamento paralelo e distribuído surgiam em função do desenvolvimento de aplicações caracterizadas por necessitarem de uma grande quantidade de recursos computacionais, hoje surge uma nova classe de problemas em função da pluralidade de dimensões que as novas plataformas de processamento oferecem. Esta pluralidade reflete a incorporação nas plataformas de execução de diferentes tecnologias de hardware com suporte ao processamento intensivo e paralelo, incluindo não apenas os multiprocessadores e aglomerados de computadores, mas tambémFPGAs, GPUs, grades e nuvens computacionais. Dentre os efeitos observados, buscam-se novos modelos computacionais para solucionar as diferentes questões operacionais que se apresentam nesta nova realidade. Neste contexto, o presente projeto se insere apresentando a criação do LEAPaD, um laboratório, virtualmente distribuído entre as instituições parceiras, vocacionado em explorar questões ligadas ao gerenciamento das ações que envolvem o processamento paralelo e distribuído. O LEAPaD, acrônimo para Laboratório de Estudos Avançados em Sistemas Paralelos e Distribuídos, se institui de forma a consolidar linhas de atuação ligadas aos programas associados a este projeto, buscando explorar soluções para construções de aplicações e sistemas de gerenciamento e exploração de processamento de alto desempenho em arquiteturas paralelas e distribuídas, tais como FPGAs, ambientes multiprocessados e com GPUs, aglomerados de computadores e de grades e nuvens computacionais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (15) / Mestrado acadêmico: (11) / Doutorado: (18) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Integrante / Maria Emília Machado Telles Walter - Integrante / Genaína Nunes Rodrigues - Integrante / Vander Ramos - Integrante / Ricado Pezzuol Jacobi - Integrante / Aletéia Patrícia Favacho de Araújo - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Fabio Kon - Integrante / Marco Dimas Gubitoso - Integrante / Gerson Geraldo H. Cavalheiro - Integrante / Marco Aurélio Gerosa - Integrante / daniel batista - Integrante / Maristela Terto Holanda - Integrante / Eduardo Adilio Pelinson Alchieri - Integrante / Luciano Volcan Agostin - Integrante / Renata Hax Sander Leiser - Integrante / Maurício Lima Pilla - Integrante / Adenauer Correa Yamin - Integrante / André Rauber du Bois - Integrante / Bruno Zatt - Integrante / Marcelo Schiavon Porto - Integrante / Rafael Iankowski Soares - Integrante / Simone André da Costa Cavalheiro - Integrante / Ana Marilza Pernas Fleischmann - Integrante / Luciana Foss - Integrante., Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Cooperação.

• 2014 - 2017

  Diff-stack: Suporte a Análise Comparativa de Dados em Ambientes Heterogêneos - / MCTI/CNPQ/Universal 14/2014 - CNPq 446297/2014-3, Descrição: Ambientes de computação de alto desempenho com milhões de núcleos de processamento, tais como máquinas equipadas com aceleradores, disponibilizarão uma capacidade computacional sem precedentes. Esse poder computacional viabilizará simulações por meio de modelos numéricos mais precisos, exploração de grandes bases de dados em diversas áreas e, em termos gerais, acelerará descobertas científicas. Entretanto, essas possibilidades vêm acompanhadas de desafios significativos em relação ao desenvolvimento de aplicações capazes de utilizar de forma efetiva esse poder computacional, devido a maior complexidade desses novos ambientes de execução. As complexidades adicionais incluem: níveis de concorrência muito maiores, hierarquias de memória mais profundas e novas formas de heterogeneidade. Além disso, desafios referentes a limitações de gastos com energia e necessidade de tolerar falhas introduzirão problemas adicionais na programação e execução de aplicações. Outro componente importante nesse cenário é a larga quantidade de dados processadas/geradas por essas aplicações (Big Data) em execuções utilizando máquinas em larga escala. O objetivo principal desse projeto será pesquisar, desenvolver e avaliar componentes necessários para suportar a execução eficiente de uma importante classe de aplicações, chamada aqui de aplicações para análise comparativa de dados, em ambientes de execução em escala extrema (extreme scale). Esses componentes comporão um sistema de execução chamado Diff-stack. Análise comparativa de dados facilita o processo de estudar, entender e quantificar como um conjunto de bases de dados (ou subconjuntos de uma mesma base de dados) se diferenciam e se correlacionam. Esse tipo de análise tem papel crítico em diversas fases da pesquisa científica, incluindo validação de modelos numéricos, estudo de parâmetros, estimativa de erros, construção de modelos preditivos e estudo de sensitividade de parâmetros.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Coordenador / Renato Ferreira - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Integrante / Ricardo Jacobbi - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2016

  Capes/DGPU: Programação Paralela Eficiente de Algoritmos de Bioinformática em Clusters Heterogêneos de Alto Desempenho, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alba Cristina Magalhães Alves de Melo em 08/08/2018., Descrição: O presente Projeto de Cooperação Internacional integrará os esforços da UPC e da UnB de maneira a atingir os seguintes objetivos: (a) Investigação de melhorias nos modelos de programação propostos pelos pesquisadores da UPC, que sejam adaptados aos problemas de Bioinformática e, em particular, aos problemas de genômica comparativa. As melhorias propostas gerarão novas construções paralelas, que serão integradas a diferentes plataformas de hardware (GPU, FPGA ou CellBE), em função da experiência prévia da UPC e da UnB; (b) Concepção de uma implementação MASA-GPU-OmpSs, MASA-GPU-OpenCL e de uma implementação MASA-IntelPhi-OpenCL; (d) Criação de uma nova versão do MASA, que permita que uma mesma comparação utilize múltiplos elementos de computação como por exemplo, um cluster de GPUs, onde as CPUs e GPUs que integram o cluster possam ser utilizados em conjunto; (d) Definição de outras aplicações de bioinformática que possam se executar segundo a arquitetura MASA; (e) Estudo teórico da principal otimização proposta no CUDAlign 2.1 (block pruning), nas suas duas variantes; (f) Publicações conjuntas em periódicos e conferencias nas áreas de Bioinformática e Ciência da Computação. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Coordenador / Edans Flavius de Oliveria Sandes - Integrante / Xavier Martorell - Integrante / Eduard Ayguade - Integrante / Marco Antonio Caldas de Figueiredo Jr - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2015

  Análise de Dados com Correlação Espaço-Temporal em Larga Escala Bolsa de Atração de Jovens Talentos - BJT - CNPq 313931/2013-5, Descrição: Recentes avanços em tecnologias de sensores estão tornando possível a rápida coleta de uma grande quantidade de dados em baixa dimensionalidade com correlação espaço-temporal. Esses dados são caracterizados por elementos definidos como pontos em um sistema de coordenadas de baixa dimensionalidade, tipicamente com duas ou três dimensões, e potencialmente obtidos em múltiplos instantes ao longo do tempo. Essas propriedades são compartilhadas por dados coletados por diversos tipos de sensores, como: imagens microscópicas em biomedicina; dados de satélites e sensores terrestres em modelagem climática; dados de satélites em monitoramento e análise de mudanças de biomassa em larga escala; estudos sísmicos em superfície; e análise de sinais de dados astronômicos. O processamento desses tipos de dados oferecem diversas oportunidades de aplicação, por exemplo, em identificação de mudanças na biomassa de uma região como ocorre em regiões de desmatamento ou desenvolvimento de tipos de tecidos cancerígenos ao longo de uma terapia. Entretanto, o tamanho desses dados e a consequente demanda computacional associada a análise dos mesmos são barreiras fundamentais para a efetiva utilização dessa informação. As metas principais desse trabalho são (i) desenvolvimento de um arcabouço para facilitar a exploração de grandes quantidades de dados coletados por sensores e representados em sistemas de coordenadas em baixa dimensionalidade. Esse arcabouço inclui um middleware de suporte a execução de aplicações de análise de dados em baixa dimensionalidade em ambientes híbridos modernos, equipados com CPUs e GPUs (Graphics Processing Units); (ii) proposição de abstrações para representação desses dados, que contará com contêiners flexíveis e eficientes para armazenar e transportar esses dados em máquinas com memória distribuída; e (iii) a implementação otimizada de operações fundamentais utilizadas por essa classe de aplicações analíticas, as quais deve ser organizadas na forma de interfaces flexíveis para serem distribuídas e reutilizadas por diversas aplicações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2015

  Alinhamento Paralelo Exato de Cromossomos Completos Usando Plataformas Heterogêneas de Alto Desempenho, Descrição: O objetivo central do projeto de pesquisa é a concepção, implementação e verificação de algoritmo(s) paralelo(s) exato(s), que se execute(m) em espaço linear, para alinhamento de sequências biológicas longas, sobre plataformas que envolvam unidades de processamento gráfico (GPU).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alba Cristina Magalhães Alves de Melo - Coordenador / Daniel Sundfeld - Integrante / Alessandro Ferreira Leite - Integrante / Edans Flavius de Oliveria Sandes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2012 - 2013

  GPU-enabled Machine Learning for Medical Data, Descrição: The project studies a fundamental open problem in scalable machine learning, and the resulting tool will be used to obtain the largest such computation in the medical image analysis literature. To accelerate the machine learning method of clustering, ?k-means? will be used as the base algorithm, which is a mainstay approach to finding clusters in data. This will be applied to automatically finding groups corresponding to disease subtypes and states using micro-anatomic features, such as nuclei and cells, extracted from high resolution pathology images. The team will also investigate extensions to support large-scale consensus clustering which can be used in conjunction with k-means to produce more robust clusters and for validation.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Tashin Kurc - Integrante / Joel Saltz - Integrante / Pan, Tony - Integrante / Lee Cooper - Integrante / Jun Kong - Integrante / Alexander Gray - Coordenador / James Cline - Integrante / Bill March - Integrante.

• 2011 - 2012

  Next Generation Integrative Information Technologies: High Throughput Generation and Analysis of Petascale Feature-sets, Descrição: We target development and evaluation of methods for carrying out analysis and machine learning methods that target petascale collections of features generated from very large spatio-temporal datasets and from outputs generated by ensembles of scientific simulations. This effort involves exploration of analysis algorithms, methods and tools for interrogation and exploration of information across multiple scales and dimensions. We will build on our recent work involving highly optimized filter/stream middleware and performance based optimization of scientific workflows along with recent work involving the use of very large feature sets extracted from digital microscopy studies to classify Pathology slides, to predict genetic subtype, patient outcome and response to treatment (3,4). Our group has extensive experience in optimizing a variety of algorithms to run efficiently on GPU architectures and have put a particular emphasis in studying GPU optimizations of various stages of image analysis pipeline. While the initial targeted application involves analysis and classification of Pathology features, we anticipate that the algorithmic and methodological issues can be generalized to analysis of petascale collections of features extracted from other classes of medical or non-medical imagery or features extracted from outputs generated from large scientific simulations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Joel Saltz - Coordenador / Kurc, Tahsin - Integrante / Pan, Tony - Integrante / Lee Cooper - Integrante / Jun Kong - Integrante / Patrick Widener - Integrante.

• 2010 - 2011

  AESOP: Adaptive Environment for Supercompiling with Optimized Parallelism, Descrição: Reflecting the belief that serial programs will continue to represent the vast majority of programs in the world, the goal of the AESOP project is to compile serial programs automatically into parallel programs. Unlike existing efforts which have focused on regular, scientific programs alone, the AESOP project will use an aggressive suite of existing methods and new techniques that the researchers have developed to extract large-amounts of scalable parallelism even from seemingly serial irregular programs. This will enable software to exploit the full potential of the hardware in the modern multi-core era. Further, the compiler will accurately characterize and compile to a wide variety of computer systems without any manual effort. $11,572,332. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Alan Sussman - Integrante / Gregory Sullivan - Coordenador / David August - Integrante / Rajeev Barua - Integrante / Scott Mahlke - Integrante., Financiador(es): Defense Advanced Research Projects Agency - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2004 - 2009

  Projeto Tamanduá, Descrição: O Projeto Tamanduá tem por objetivo projetar e implementar uma plataforma escalável e eficiente de serviços de mineração de dados. Essas propriedades são atingidas pela utilização de novos algoritmos paralelos construídos sobre a plataforma Formigueiro (Anthill), onde é possível explorar três dimensões de paralelismo: dados, tarefas e assincronia. A plataforma resultante do Projeto Tamanduá vem sendo utilizada por diversos órgãos de governo para atividades como caracterização de perfil de compras governamentais e detecção de fraudes. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (14) / Especialização: (6) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (3) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Wagner Meira Junior - Coordenador / Dorgival Olavo Guedes Neto - Integrante / Renato Ferreira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2004 - 2008

  AntHill: Plataforma de Execução de Alto Desempenho em Grids, Descrição: O ambiente AntHill tem por objetivo prover suporte para a paralelização escalável e eficiente de algoritmos paralelos. Esta escalabilidade e eficiência resultam da possibilidade de se explorar três tipos de paralelismo: tarefas, dados e assincronia. O ambiente está operacional e tem sido usado para paralelizar diversos tipos de aplicações. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Especialização: (3) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Wagner Meira Junior - Coordenador / Dorgival Olavo Guedes Neto - Integrante / Renato Ferreira - Integrante / Daniel Fireman - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3

• 2001 - 2004

  Escalabilidade e Eficiência em Sistemas de Computação, Descrição: Obter escalabilidade e eficiência em sistemas paralelos e distribuídos é um grande desafio, pois demanda que os sistemas sejam capazes de aumentar a sua capacidade de processamento à medida que a demanda aumenta, ao mesmo tempo que esse aumento da capacidade de processamento não pode estar associado a um desperdício de recursos computacionais. Uma estratégia comum de obter sistemas escaláveis é através de múltiplas unidades de processamento, onde cada unidade recebe uma parte da tarefa a ser realizada. Embora os sistemas resultantes atendam em muitos casos o requisito escalabilidade, mantê-los eficientes do ponto de vista de utilização de recursos é um desafio, seja pelos custos adicionais associados a uma plataforma distribuída, seja pela ociosidade causada por operações de comunicação e sincronização. Neste contexto, mineração de dados se apresenta como uma aplicação cuja eficiência é fundamental para vários cenários e também como um desafio em termos de escalabilidade. As repercussões dessa pesquisa podem ser divididas em três grupos: Tecnologia: Desenvolvimento e implementação de protótipos de aplicações paralelas e distribuídas, em particular serviços Internet, que sejam escaláveis e eficientes. Formação: Formação de mão-de-obra, tanto com relação aos conceitos fundamentais da área de sistemas paralelos e distribuídos, quanto à sua aplicação em problemas práticos. Avanço do Conhecimento: Familiarização e tratamento de problemas teóricos e práticos relacionados a aplicações paralelas e distribuídas, incluindo servidores Internet paralelizados e aplicações paralelas de mineração de dados, o que inclui o projeto, desenvolvimento, implementação e validação de algoritmos e mecanismos para escalabilidade, balanceamento de carga, gerenciamento de energia, gerenciamento de recursos e tolerância a falhas. Acreditamos que várias outras aplicações podem se beneficiar dos resultados deste trabalho.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (9) / Doutorado: (3) . , Integrantes: George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante / Wagner Meira Junior - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios