- Administrar, mantener, y gestionar las aulas y laboratorios de computación destinados a alumnos y docentes de grado y postgrado.
- Generar y asesorar a las autoridades en planes de mejoras de dichas aulas.
- Asesorar para la adquisición de software y hardware del Laboratorio.
- Establecer las políticas de seguridad de las aulas.
- Realizar acciones de capacitación del personal interno del área
- Administrar, mantener y gestionar los espacios físicos destinados a proyectos de investigación, desarrollo e innovación.
- Brindar soporte y asesoramiento a docentes de la Facultad que dicten materias que utilicen la herramienta informática.
- Administrar, mantener y gestionar los espacios destinados al servicio directo a los alumnos.
- Administrar los servidores de gestión de paginas Web del Laboratorio y del Departamento de Computación.
- Administrar servidores HPC de la Facultad y Universidad.
- Realizar investigaciones y trabajos relacionados con la temática.
Fuente: Art. 5 de la resolución Nº218-H.C.D.2004
- Dirección
- Investigadores
- Ing. Aldo Algorry
- Ing. Agustín Martina
- Becarios
- Tarazi, Pedro
- Garbiglia, Diego
- Aguilar, Mauricio
Ex-Integrantes
Desarrollo de proyectos de Programación Científica utilizando:
- Inteligencia Artificial y Visión por Computadora:
- Tensorflow,Keras
- PyTorch
- CNN,OpenCV
- Lenguajes de Programación:
- Fortran, C/C++.
- Python, Java.
- Procesadores:
- CPU multicore.
- Aceleradores GPU y Xeon Phi.
- Cluster de nodos híbridos multicore, multiGPU, multiXeon Phi.
- Cluster de nodos SoC.
- Tecnologías de Procesamiento Paralelo:
- ILP Instruction Level Parallelism.
- MPI para memoria distribuida.
- OpenMP y Phreads para memoria compartida.
- CUDA para aceleradores GPU de Nvidia.
- Modelos de Programación Paralela:
- Master / Worker, Peer to Peer.
- Redes de Petri.
- Sincrónicos y Asíncronos.
- Proyectos de Investigación Financiados:
- INTEGRACION DE LA DETECCION DE OBJETOS EN IMAGENES EN TIEMPO REAL EN LA CONDUCCION AUTONOMA DE VEHICULOS Y BRAZOS ROBOTICOS
- Fiananciado por: Secyt - UNC
OPTIMIZACION DE ALGORITMOS PARALELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO APLICADOS A LA VISION POR COMPUTADORA - Fiananciado por: Secyt - UNC
- Proyectos de Investigación de Doctorandos:
- Desarrollo de modelos automatizados de detección de la concordancia semántica entre imágenes y textos de lenguaje natural
- por: Aldo Algorry
- Proyectos de Investigación desarrollado con alumnos de la carrera de Ing. en Computación, mediante becas, pasantias o PPS:
- Cluster de HPC y bajo consumo:
- Cluster compuesto por 4 unidades Nvidia Shield, cada una de las cuales dispone de un procesaror ARM Cortex A-57 y 256 cuda cores.
- por: Diego Provinciani y Julian Morales
- Cluster de SoC Odroid U3:
- Cluster de unidades SoC (System on Chip) Odroid U3, procesador ARM Cortex A9, de cuatro cores cada uno.
- Instalación de biblioteca de rutinas MPI
- por: Diego Garbiblia
- Reconocimiento de Objetos en imágenes usando técnicas de deep learning.
- Implementación de investigaciones previas realizadas para reconocimiento de imágenes basadas en Redes Neuronales Convolucionales
- Framework Caffe, en maquinas paralelas de 32 cores y coprocesadores de imágenes NVIDIA
- por: Luis Aguilar
- Instalación de la biblioteca Parallel Computing Java en Odroid U3:
- Instalación de la biblioteca y depedencias de Java 8 sobre procesador ARM Cortex A9
- Testing de algortimos paralelos sobre esta plataforma.
- por: Fabian Wolfmann, Agustin Colazo y Nicolas Pasaglia
