Financing detail

Authors: KOFMAN, ERNESTO JAVIER; MIGONI, GUSTAVO ANDRES.

Description: Este proyecto propone desarrollar e implementar algoritmos para simular eficientemente modelos de tiempo continuo de gran dimensión (hasta millones de variables) que presentan discontinuidades y eventualmente presencia de dinámicas lentas y rápidas (rigidez). Estos modelos aparecen frecuentemente en aplicaciones de la ciencia y de la técnica, y por sus características resultan muy difíciles de simular mediante métodos convencionales.Desde el punto de vista de la integración numérica, se pretende utilizar y mejorar los métodos de cuantificación de estados (QSS, por Quantized State Systems), que permiten el tratamiento eficiente de discontinuidades y ciertos casos rígidos, además de explotar la presencia de actividad localizada en modelos ralos de gran dimensión.En cuanto a la implementación, aprovechando las características asíncronas de estos algoritmos, la robustez frente a errores de sincronización y la baja tasa de comunicación necesaria entre procesos, se propone mejorar y extender las estrategias de paralelización de los mismos para distintas arquitecturas de cómputo.Para casos en los cuales aún con estos métodos no sea posible realizar simulaciones en tiempos razonables, se propone desarrollar estrategias de modelado híbridas, que reduzcan la complejidad de los modelos en ciertas situaciones y mantengan el realismo en otras de manera de obtener resultados mucho más rápidos sin sacrificar la precisión de los mismos.Se plantea también continuar con el desarrollo de algoritmos eficientes para la conversión automática de modelos de gran escala orientados a objetos en código de simulación, lo que permitirá utilizar los resultados de este proyecto en herramientas de modelado y simulación de propósito general.Respecto a las aplicaciones de los métodos y algoritmos planteados en el proyecto, se consideran específicamente problemas de simulación de redes inteligentes de generación de energía, ecuaciones de Advección--Reacción--Difusión, grandes modelos biológicos, modelos de partículas en física de altas energías y modelos de grandes redes de datos.

Project code: PICT-2017 -2436.

Financing amount: 1000000

Coinage: Pesos

Financing type: Proyectos de I+D.

Disciplinary field: 1 - CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS / 1.2 - Ciencias de la Computación e Información / 1.2.3 - Otras Ciencias de la Computación e Información.

Scope: Energia.

Specialty: Modelado y Simulación.

Principal's name: ERNESTO JAVIER.