Presentación

1. Presentación Desarrollos y resultados TRACER = Primera anualidad = Juan Manuel Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez Pulido Miguel Angel Vega Rodríguez, Francisco Fernández de Vega Universidad de Extremadura Departamento de Informática Área de Arquitectura y Tecnología de Computadores Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico Ministerio de Ciencia y Tecnología TIC2002-04498-C05-01 TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

2. Resumen Líneas de trabajo desarrolladas: • Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales • Control del Fenómeno del Bloat en Programación Genética mediante el Modelo de Islas • Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables • Aumento del Rendimiento de Algoritmos de Programación Genética mediante Plagas Productividad científica (*): • 6 artículos en revistas internacionales con índice de impacto. • 9 comunicaciones presentadas en congresos, nacionales e internacionales. • 1 tesis doctoral leída. (*) NOTA: Publicaciones del año 2003, relacionadas con TRACER, en las que consta el agradecimiento a este proyecto TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

3. Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales • Se ha desarrollado un algoritmo • adaptativo paralelo para resolver • el problema de la optimización • en la modelación de series • temporales mediante la técnica • de Identificación de Sistemas. • Se ha finalizado un servicio • web que implementa el • desarrollo anterior TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

4. Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales • Se han generado las siguientes publicaciones: Using Neural Networks in a Parallel Adaptative Algorithm for the System Identification Optimization Juan A. Gómez Pulido, Juan M. Sánchez Pérez, Miguel A. Vega Rodríguez Lecture Notes in Computer Science, 2687: Artificial Neural Nets Problem Solving Methods Ed.: Springer-Verlag. Pág.: 465-472. ISSN: 0302-9743 Sistema de Computación Remoto para la Optimización del Modelado de Series Temporales Juan A. Gómez, Francisco Méndez, Miguel A. Vega, Juan M. Sánchez XXIV Jornadas de Automática. Universidad de León, sept. 2003 TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

5. Control del Fenómeno del Bloat en Programación Genética mediante el Modelo de Islas • Se presenta una propuesta para afrontar • el problema del incremento progresivo de • la longitud de los individuos en • Programación Genética (fenómeno bloat), • consistente en utilizar el modelo de islas. • Se demuestra que el modelo funciona • y permite reducir el tiempo de • computación para encontrar soluciones. • Se propone utilizar este modelo en • sistemas multiprocesador. TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

6. Control del Fenómeno del Bloat en Programación Genética mediante el Modelo de Islas • Se han generado las siguientes publicaciones: Control del fenómeno del bloat en Prog. Genética mediante el modelo de Islas Germán Galeano, Francisco Fernández, Juan A. Gómez, J.M. Sánchez II Congreso sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados The effect of Plagues in Genetic Programming: A study of Variable-Size Populations F. Fernández, M. Tomassini, L. Vanneschi Lecture Notes in Computer Science 2610. Springer Verlag. Pp. 317-326. Estudio de Poblaciones de tamaño variable en Programación Genética F. Fernández, II Congreso sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados An Empirical Study of Multipopulation Genetic Programming F. Fernández, M. Tomassini, L. Vanneschi Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 4. 2003. pp. 21-51. Kluwer Academic Publishers. TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

7. Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables • Se han desarrollado aplicaciones que ejecutan algoritmos para la • resolución de ciertos problemas • Esta computación tiene dos ventajas: • se ejecuta directamente en hardware (chips) gran velocidad • se reconfiguran estos chips algoritmos modificables • Problemas tratados: • Visión artificial (mejora de algoritmos de tratamiento y detección de imágenes) • Rutado de FPGAs mediante programación genética • Criptografía TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

8. Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables • Se han generado las siguientes publicaciones: Multi-FPGA synthesis by means of Evolutionary Computation J.I. Hidalgo, F. Fernández,J. Lanchares, J.M. Sánchez, R. Hermida, M. Tomassini, R. Baraglia, R. Perego Lecture Notes in Computer Science 2724: Genetic and Evolutionary Computation Conference GECCO 2003, Springer-Verlag, Pp:.2109-2120 Aplicación del Paralelismo a la Convolución de Imágenes: Implementación en FPGAs Miguel A. Vega Rodríguez, Juan M. Sánchez Pérez, Juan A. Gómez Pulido XIV Jornadas de Paralelismo, Madrid, 2003 Estudio Comparativo entre Diversas Implementaciones del Algoritmo Criptográfico IDEA usando FPGAs y Handel-C José Mª Granado, Miguel A. Vega, Juan M. Sánchez, Juan A. Gómez III Jornadas sobre Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA'2003). Universidad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de 2003 (continúa) TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

9. Computación de algoritmos mediante procesadores reconfigurables Reconfigurable Hybrid Architecture for Web Applications David Rodríguez Lozano, Juan M. Sánchez Pérez, Juan A. Gómez Pulido Lecture Notes in Computer Science, 2278: Field-Programmable Logic and Applications, Springer-Verlag, pp. 1091-1094 Arquitectura Híbrida Reconfigurable para Aplicaciones Web Rodríguez Lozano D, Sánchez Pérez J.M, Gómez Pulido J.A. III Jornadas sobre Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA'2003). Universidad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de 2003 Acceso Remoto a Plataformas de Prototipado Reconfigurable Gómez J.A, Martín A, Rodríguez D, Sánchez J.M, Vega M.A. III Jornadas sobre Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA'2003). Universidad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de 2003 Resolución Eficiente de Problemas Complejos mediante Hardware Reconfigurable Miguel A. Vega Rodríguez, Juan A. Gómez Pulido, Juan M. Sánchez Pérez XXIV Jornadas de Automática. Universidad de León, 9-12 de septiembre de 2003 TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

10. Aumento del Rendimiento de Algoritmos de ProgramaciónGenética mediante Plagas • ¿Porqué usamos siempre poblaciones de tamaño fijo? • La exploración requiere muchos individuos, mientras que la explotación • puede beneficiarse por poblaciones pequeñas. • Propuesta: Emplear poblaciones grandes al principio • y pequeñas en los últimos pasos. • Metodología: Plagas: • Comenzar con una población grande • Eliminar un pequeño número de individuos de cada generación (hasta que el tamaño de la población alcanze un límite) • Las primeras generaaciones, el número de individuos será algo, de forma que la exploración se ejecute adecuadamente. • Debido a la eliminación de individuos, cuando se produzca la explotación, la población es pequeña y podemos evaluar más generaciones. TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

11. Aumento del Rendimiento de Algoritmos de ProgramaciónGenética mediante Plagas • Se han generado las siguientes publicaciones: The effect of Plagues in Genetic Programming: A study of Variable-Size Populations F. Fernández, M. Tomassini, L. Vanneschi Lecture Notes in Computer Science 2610. Ed.: Springer Verlag. Pp. 317-326. ISSN: 0302-9743. Estudio de Poblaciones de tamaño variable en Programación Genética F. Fernández II Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados, maeb 03. Ed.: Universidad de Oviedo, Pp.424-428. TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

12. Material Descripción Cluster Cluster de 5 nodos para procesamiento distribuido. CeloxicaRC2000 Plataforma de prototipado reconfigurable con comunicación PCI, Virtex XCV3000, DK1, etc. Handel-C DK2 Lenguaje para compilar C a netlist Software Windows Licencias Windows Server 2003, Terminal Server, Visual Studio .NET Humusoft Real Time Toolbox Librería de funciones en tiempo real para Simulink Humusoft Tarjeta DAC MF614 Tarjeta de adquisición de datos (series temporales) PC Servidor tracer Fungible, viajes, etc. Principales gastos realizados TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es

13. Otros resultados: TESIS LEIDAS Título: Una Arquitectura Reconfigurable basada en FPGAs para el Procesamiento Digital de Imágenes Doctorando: Miguel Angel Vega Rodríguez Directores: Juan Manuel Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez Pulido Fecha: 11 de julio de 2003 Lugar: Escuela Politécnica. Universidad de Extremadura Calificación: Sobresaliente “cum laude” por unanimidad Tribunal: Dr. Francisco Tirado Universidad Complutense de Madrid Dr. Jean-Pierre Deschamps Universidad Carlos III de Madrid Dr. Sergio Cuenca Universidad de Alicante Dr. Francisco Gómez Universidad Autónoma de Madrid Dr. Francisco Duque Universidad de Extremadura TRACER – Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico. http://arco.unex.es