Descrição: O presente projeto de pesquisa é interdisciplinar, sendo inserido no escopo da computação paralela e distribuída, em conjunto com demandas de alto desempenho provenientes do campo de aplicações cientí- ficas de diversas áreas do conhecimento. Em particular, num primeiro momento, o foco do projeto está concentrado em aplicações da biologia, dada a parceria institucional que há entre os Programas de Pós- Graduação de Computação Aplicada e Biologia da Unisinos. A ideia principal é que a pesquisa proponha algoritmos e uma nova arquitetura para executar programas científicos com altos requerimentos de CPU e E/S (Entrada/Saída) com o suporte de elasticidade em nuvem. Em particular, o proponente está observando o fato de como executar de forma mais rápida e com melhor aproveitamento de recursos computacionais. Quanto a elasticidade, ela é, sem dúvida, uma das características mais marcantes da computação em nuvem, sendo um diferencial desse tipo de sistema distribuído em relação a outros, como grades computacionais e peer-to-peer. Nesse contexto, a inteligência artificial é importante para a detecção de padrões de execução e tratamento da elasticidade proativa (de forma antecipada), portanto nunca deixando a aplicação executar de forma saturada quanto a utilização de recursos. Em inteligência artificial, serão abordados métodos su- pervisionados (K-NN, redes Baysianas, redes neurais, árvores de decisão e Suppoert Vector Mechine, entre outros) e não supervisionados (Mapas Auto-organizáveis, K-Means, algoritmos genéticos, entre outros) que atuam sobre séries temporais, trabalhando diretamente na detecção de anomalias e na antecipação de ações de reorganização de recursos. O presente projeto une esforços de dois Programas de Pós-Graduação da Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Computação Aplicada e Biologia, buscando benefícios e avanços: (i) na computação, com novos modelos, arquitetura e algoritmos de elasticidade em nuvem, mesclando vá- rias métricas e as modalidades vertical (redimensionamento de máquina virtual) e horizontal (instanciação e consolidação de máquinas virtuais); (ii) na biologia, possibilitando novos estudos genéticos de animais (entre eles, pragas agrícolas) em um tempo de realização aceitável. Por fim, os resultados do projeto serão publicados em artigos científicos e disponibilizadas na página Web do projeto.

Situação: Em andamento.

Natureza: Pesquisa.

Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3).

Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi – Coordenador.