Laboratorio de Computación

Laboratorio de Computación

Funciones

Funciones de Laboratorio de Computación

  • 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


Integrantes

  • Dirección
  • Investigadores
    • Ing. Aldo Algorry
    • Ing. Agustín Martina
  • Becarios
    • Tarazi, Pedro
    • Garbiglia, Diego
    • Aguilar, Mauricio

Ex-Integrantes


Desarrollo

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.


Investigación

  • 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

Novedades