Desarrollo de aplicaciones paralelo/distribuidas orientadas a la predicción de incendios forestales

La problemática existente a raíz de la falta de exactitud presente en los parámetros de entrada en cualquier modelo científico o físico, puede producir consecuencias dramáticas en la salida del mismo si se trata éste de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: BIanchini, Germán, Méndez Garabetti, Miguel, Tardivo, María Laura, Caymes Scutari, Paola
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Parallel processors
Incendios Forestales
Algorithms
Statistical
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27282
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La problemática existente a raíz de la falta de exactitud presente en los parámetros de entrada en cualquier modelo científico o físico, puede producir consecuencias dramáticas en la salida del mismo si se trata éste de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos y herramientas informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de los valores de entrada para lograr así una predicción lo más confiable posible por parte del modelo en cuestión. En el caso concreto de los incendios forestales, la simulación de la propagación constituye un desafío desde el punto de vista computacional, dada la complejidad que involucran los modelos, los métodos numéricos y la administración de los recursos. La clase de métodos que aborda nuestra línea de investigación constituye una importante herramienta para la prevención y predicción, dado que provee información acerca del posible comportamiento del fuego y las zonas que corren mayor peligro.
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