dor_id: 1500512

506.#.#.a: Público

650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra

336.#.#.b: other

336.#.#.3: Registro de colección de proyectos

336.#.#.a: Registro de colección universitaria

351.#.#.b: Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT)

351.#.#.a: Colecciones Universitarias Digitales

harvesting_group: ColeccionesUniversitarias

270.1.#.p: Dirección General de Repositorios Universitarios. contacto@dgru.unam.mx

590.#.#.c: Otro

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://datosabiertos.unam.mx/

883.#.#.a: Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias

590.#.#.a: Administración central

883.#.#.1: http://www.ccud.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Repositorios Universitarios

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://datosabiertos.unam.mx/DGAPA:PAPIIT:IN109011

100.1.#.a: Katya Rodríguez Vázquez

524.#.#.a: Dirección de Desarrollo Académico, Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). "Algoritmos bio-inspirados paralelos en GPGPU y sus aplicaciones a la bio-informática", Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT). En "Portal de datos abiertos UNAM" (en línea), México, Universidad Nacional Autónoma de México.

720.#.#.a: Katya Rodríguez Vázquez

245.1.0.a: Algoritmos bio-inspirados paralelos en GPGPU y sus aplicaciones a la bio-informática

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, UNAM

264.#.0.c: 2011

264.#.1.c: 2011

307.#.#.a: 2019-05-23 18:40:21.491

653.#.#.a: Cómputo evolutivo y bio-inspirado; Ciencias de la computación

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de este recurso digital pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2011, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio de contacto@dgru.unam.mx

041.#.7.h: spa

500.#.#.a: Los algoritmos evolutivos y bioinspirados, en especial la programación genética, al ser heurísticas basadas en poblaciones, demandan grandes cantidades de recursos de cómputo. Sin embargo, se presentan alternativas para acelerar el proceso de evaluación de estos métodos como son: máquinas paralelas (MIMD/SIMD), clusters, procesadores multi-core y también unidades de procesamiento gráfico (GPU-Graphics Processing Units). Debido al creciente interés en este tipo de procesadores (GPU´s), actualmente se presentan las unidades de procesamiento gráfico para propósito general (GP-GPU) las cuales no son únicamente para procesamiento gráfico, tienen un alto grado de programabilidad que les permite realizan operaciones de punto flotante de manera muy rápida siendo muy útiles para cálculos numéricos._x000D_ Los algoritmos evolutivos y bio-inspirados son intrínsicamente paralelos y los modelos paralelos tradicionales de estos algoritmos se basan principalmente en subpoblaciones. Sin embargo, con el uso de los GP-GPU, el algoritmo evolutivo reside en el CPU mientras que la evaluación de los individuos/datos pasan al GPU, o, en el caso de la programación genética, el mapeo de fitness cases y/o individuos pasan al GPU, lo cual presenta un buen desempeño para poblaciones o fitness cases grandes como es el caso de problemas reales. Dentro de las aplicaciones que se plantean en este proyecto esta el campo de la bioinformática como son el plegamiento de proteínas y el alineamiento de múltiples secuencias tanto genéticas como de proteínas._x000D_

046.#.#.j: 2019-11-14 12:26:40.706

264.#.1.b: Dirección General de Asuntos del Personal Académico

handle: 0a0402a150a0efa9

harvesting_date: 2019-11-14 12:26:40.706

856.#.0.q: text/html

last_modified: 2019-11-22 00:00:00

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No entro en nada

No entro en nada 2