Título

Simulación de enfermedades infecciosas en grandes poblaciones a través de un autómata celular estocástico paralelizado por GPU con C-Cuda

Autor

HECTOR CUESTA ARVIZU

Adrián Trueba Espinosa

JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Materias

Epidemiologia, Autómata Celular, GPU, Modelo Estocástico, CUDA, Simulación. - ([0188-6266]) BIOLOGÍA Y QUÍMICA - (CTI)

Resumen o descripción

Un gran número de áreas de la ciencia están siendo beneficiadas con la reducción de tiempo de cómputo, gracias al uso de las Unidades Graficas de Proceso (GPU). En el caso de la Epidemiologia: agilizando la simulación de escenarios con poblaciones grandes donde el tiempo de procesamiento es muy significativo. El presente artículo introduce la simulación de eventos epidemiológicos basado en un modelo de Autómatas Celulares Estocástico (AC), el cual ofrece la implementación de las características principales de una enfermedad infecciosa a gran escala: Contacto, Vecindario, Trayectorias y Transmisibilidad. Un caso de estudio es simulado en una implementación del algoritmo AC, para una enfermedad Infecciosa de tipo SEIR (Susceptible, Expuesto, Infectado y Recuperado). En una población de 1, 000,000 de individuos, la cual es paralelizada a través de un algoritmo de balanceo de procesos implementado en C-CUDA. El resultado dado por el software paralelizado por GPU es comparado contra un análisis hecho del modelo paralelizado por multi-hilos CPU. Los resultados demuestran que el tiempo de cómputo puede ser reducido significativamente gracias al uso de C-CUDA.

Editor

Uiversidad de Guanajuato

Fecha de publicación

2012

Tipo de publicación

Capítulo de libro

Recurso de información

http://hdl.handle.net/20.500.11799/40571

Fuente

0188-6266

Idioma

Español

Relación

16;22

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Repositorio Orígen

REPOSITORIO INSTITUCIONAL DE LA UAEM

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