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PROGRAMMA DI RICERCA 2006
italiano - english
Unità di Ricerca
- Università degli Studi di ROMA "La Sapienza"
INFORMATICA E SISTEMISTICA
- Università degli Studi di PADOVA
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
- Università degli Studi ROMA TRE
INFORMATICA E AUTOMAZIONE
- Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"
INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE
- Università degli Studi di PISA
INFORMATICA
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- 5 - Metodologie di progettazione di sistemi multiprocessore on-chip basati sul concetto di piattaforma
- 6 - Sintesi automatica di modelli astratti a partire da dati temporali o spaziali
- 7 - La Geomatica a supporto delle azioni di Governo del Territorio
- 8 - Future applicazioni del paradigma peer-to-peer
- 9 - Basi di dati crittografate
- 10 - Modelli di data mining e di ottimizzazione per le applicazioni biologiche e mediche
Classificazione scientifico-disciplinare
- Area scientifico disciplinare: Ingegneria industriale e dell'informazione
Classificazione brevettuale
- PHYSICS
- COMPUTING; CALCULATING; COUNTING (score computers for games A63; combinations of writing applicances with computing devices B43K29/08)
- ELECTRICAL DIGITAL DATA PROCESSING (computers in which a part of the computation is effected hydraulically or pneumatically G06D; optically G06E; self-contained input or output peripheral equipment G06K; impedance networks using digital techniques H03H) [C9603]
- INFORMATION STORAGE
- STATIC STORES (information storage based on relative movement between record carrier and transducer G11B; semiconductor devices for storage H01L, e.g. H01L27/108 to H01L27/115; pulse technique in general H03K, e.g. electronic switches H03K17/00 [N: using a static store as a picture recording medium H04N5/907; Calculators 42P; see provisionally 42M37G])
- COMPUTING; CALCULATING; COUNTING (score computers for games A63; combinations of writing applicances with computing devices B43K29/08)
Classificazione geografica
- Regione: Lazio
Bibliografia
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Parole Chiave
ALGORITMI, STRUTTURE DI DATI, SISTEMI A MEMORIA COMPLESSA, MEMORIA ESTERNA, COMPRESSIONE DEI DATI, GRAFI, VISUALIZZAZIONE DI DATIMAINSTREAM: Algoritmi per strutture informative di grandi dimensioni e 'data streams'.
Università degli Studi di Roma "La Sapienza"Abstract
Questo progetto di ricerca viene proposto da un gruppo di cinque sedi universitarie che si collocano sul fronte più avanzato della ricerca nel campo degli algoritmi, con i seguenti obiettivi:(1) Scoprire nuove tecniche e nuove metodologie algoritmiche per elaborare strutture informative di grandi dimensioni;
(2) Identificare e risolvere problemi di natura algoritmica, cruciali in importanti applicazioni in cui si richiede la gestione di grandi moli di dati; e
(3) Contribuire ad un rapido trasferimento di tecnologie algoritmiche evolute mediante sperimentazione ed ingegnerizzazione di codici di algoritmi efficienti.
Come naturale conseguenza del nostro approccio, al tempo stesso metodologico e orientato alle applicazioni, il programma di ricerca è articolato in due Work Part (WP) mutuamente correlate:
WP1 - MODELLI COMPUTAZIONALI E METODOLOGIE ALGORITMICHE
In questa Work Part studieremo vari modelli computazionali utilizzati per gestire strutture informative di grandi dimensioni come i modelli a memoria esterna, a memoria gerarchica e a memoria 'pipeline', i modelli per memorie non affidabili e, infine, il modello 'data stream'. In particolare studieremo come le tecniche di progetto di algoritmi e gli aspetti tecnologici dei sistemi con memoria complessa interagiscono e si adattano l'un l'altro. Inoltre ci >>>
Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
Giorgio Ausiello Università degli Studi di ROMA "La Sapienza"Obiettivo del Programma di Ricerca
Negli ultimi dieci anni gli sviluppi nelle applicazioni informatiche hanno posto sempre maggiore enfasi sulla gestione di grandi moli di dati, come stringhe molto lunghe, collezioni di testi e documenti di grandi dimensioni, grafi e matrici di grande taglia, e così via. La necessità di gestire grandi moli di dati sorge ad esempio in bioinformatica, in meteorologia, nella soluzione di problemi computazionali difficili, e nella visualizzazione ed esplorazione di grandi reti informatiche (come Internet) o sociali. Per varie ragioni, progettare algoritmi efficienti per grandi moli di dati può essere un compito molto arduo. Tipicamente, i dati sono memorizzati in memoria esterna e questo rende necessario l'impiego di tecniche algoritmiche per la loro gestione in modo da minimizzare il numero di accessi a disco. Questo scenario rende inoltre necessario l'uso di nuove tecniche di compressione e visualizzazione. Si noti che talvolta le dimensioni dei dati generati dalle applicazioni possono essere talmente grandi da renderne difficoltosa la memorizzazione perfino in memoria esterna, richiedendone quindi un'analisi "al volo". Infine, trattando con grandi moli di dati, le probabilità di errore nei moderni sistemi di memoria diventano tipicamente non trascurabili, rendendo quindi indispensabile l'impiego di algoritmi tolleranti a questo tipo di errori.Questo progetto di ricerca viene proposto da un gruppo di cinque sedi universitarie che si >>>
Durata
24 mesiBase di partenza scientifica nazionale o internazionale
In seguito illustriamo per ciascun task il contesto scientifico in cui si inquadra.WP1 - MODELLI COMPUTAZIONALI E METODOLOGIE ALGORITMICHE
Task 1.1 - Sistemi di memoria complessi
Le moderne piattaforme di calcolo sono caratterizzate da sistemi di memoria piuttosto complessi, tipicamente organizzati in una gerarchia di livelli di capacità e tempi di accesso crescenti. Per avere buone prestazioni è cruciale adattare la struttura del calcolo alla struttura del sistema di memoria, particolarmente nel caso di grandi moli dati o di "streams". Memorie complesse e di grandi dimensioni sono inoltre soggette ad errori, ed è necessario adottare opportuni accorgimenti per garantire la correttezza dei calcoli. Riassumiamo qui alcuni (recenti) risultati rilevanti ai fini del progetto, nel campo della adattività (sia a livello algoritmico che di gestione della memoria virtuale) e degli algoritmi resistenti agli errori.
Algoritmi adattivi
Due approcci molto noti per lo sviluppo di algoritmi adattivi in gerarchiche di memoria si basano rispettivamente sul framework External Memory (EM) (cfr.[AV88]) e sul framework Cache Oblivious (CO) (cfr.[FLPR99]). Entrambi i framework si basano su un modello di gerarchia di memoria a due livelli, uno veloce ma piccolo e l'altro grande ma lento. Si può accedere ai blocchi della memoria lenta solo copiandoli >>>



