Detalles del proyecto
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Responsable(s) del proyecto
Dr. Ulises Olivares Pinto
Dr. Adrian Ghilardi
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son sistemas computarizados para almacenar, manipular, analizar y desplegar datos referenciados geográficamente. Estos sistemas han intervenido en diversos campos del conocimiento humano, y pueden incluir datos: físicos, biológicos, culturales, demográficos, hidrológicos, económicos, entre otros tipos. Aunque los SIG tienen antecedentes en el campo de la cartografía hace cientos de años, se considera que los SIG provienen de un campo joven que comenzó en la década de 1960. Los SIG han evolucionado junto con las arquitecturas de hardware computacional, siguiendo la ley de Moore. De la misma forma, estos sistemas jugaron un papel fundamental en la evolución de las ciencias sociales, biológicas y de la ingeniería.
Se ha demostrado en diversos casos de estudio que, el software actual, para el modelado y análisis espacial consume una gran cantidad de recursos computacionales, por consiguiente; el análisis de grandes extensiones territoriales con mapas con una resolución muy baja, se vuelve impráctico utilizando los paradigmas de cómputo tradicional. Por tal motivo, es muy común extrapolar análisis de áreas pequeñas hacia extensiones territoriales grandes. No obstante, en el proceso de interpolación podrían presentarse pérdida de datos y precisión como consecuencia de sub o sobre estimaciones.
Diversos trabajos han demostrado que es posible reducir considerablemente el tiempo de cómputo, empleando para ello, técnicas de cómputo paralelo sobre arquitecturas de CPU y/o GPU. Con la salvedad de aquellos problemas cuya resolución contenga dependencias funcionales. Partiendo de esta premisa, el presente proyecto plantea el uso de programación paralela sobre arquitecturas de CPU y GPU con la finalidad de obtener una disminución considerable en el tiempo de cómputo total de algoritmos de análisis espacial.
