Próximo seminario: 1. Modelado de la conducción eléctrica célula a célula entre células sinoatriales y atriales usando cómputo paralelo, 2. Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado

Título de la ponencia: Modelado de la conducción eléctrica célula a célula entre células sinoatriales y atriales usando cómputo paralelo
Fecha: 6 de mayo de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Aurelio Nicolás Mata
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Gabriel López Garza (UAM-I)

Resumen:

El corazón está compuesto por diferentes estructuras que trabajan de forma sincronizada para provocar la contracción muscular y así cumplir su función de bombeo de sangre a todo el cuerpo. La estructura encargada de generar el voltaje inicial que recorre todas las estructuras y generar la contracción es el nodo sinoauricular (NSA). Éste se compone principalmente por ceĺulas sinoatriales (SA) también conocidas como marcapasos y células atriales A.
Las células SA son células auto-excitables acopladas eléctricamente entre ellas y con el tejido auricular vecino. Tienen como función disparar impulsos eléctricos que se propagan a todo el corazón determinando la frecuencia cardíaca.
La forma en la que se sincronizan y están organizadas las células SA y A es un tema abierto en la actualidad y no existe un método experimental para poder estudiar un conjunto de células interactuando. La simulación de la actividad eléctrica de cada tipo de célula (SA y A) es posible mediante modelos matemáticos establecidos y gracias al desarrollo de estrategias de cómputo de alto rendimiento la simulación de la interacción de una gran cantidad de ellas comienza a realizarse.
En este seminario se presentará el avance obtenido en la simulación de la interacción eléctrica de células del NSA definiendo un arreglo multicelular en el que las células se acoplan eléctricamente. La simulación se distribuye entre los hilos de procesamiento de una GPU.

Título de la ponencia: Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado
Fecha: 6 de mayo de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Adriana Pérez Espinosa
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dr. Manuel Aguilar Cornejo y Dr. Leonardo Dagdug Lima

Resumen:

El problema del movimiento difusivo de partículas y moléculas confinado dentro de poros, canales y otros sistemas, ha captado gran atención en años recientes debido a la ubicuidad de tales sistemas en la naturaleza y en la tecnología. El problema surge desde varios contextos y resulta importante en la nanotecnología, la química y la biología.
Recientemente el problema del transporte de partículas a través de geometrías confinadas, con aberturas pequeñas y constricciones, junto con el desarrollo de procedimientos experimentales, ha conducido a esfuerzos teóricos enfocados en el estudio de la dinámica de la difusión en estas geometrías por lo que es fundamental verificar estas aproximaciones con simulaciones de Dinámica Browniana.
En este trabajo presentamos un sistema cuya arquitectura es modularizada, completamente parametrizada y su ejecución se realiza de manera paralela usando CPU y GPU. El módulo principal de nuestra arquitectura consiste de un algoritmo paralelo que permite simular el movimiento difusivo de partículas en un sistema confinado cuyas características y dimensiones son los parámetros del módulo. Para probar el sistema usamos un canal canónico bidimensional. Dicho módulo ha sido implementado en el lenguaje CUDA y ejecutado en una GPU Nvidia. La correctitud de los resultados de nuestras simulación ha sido comprobada. Además, las simulaciones realizadas nos han mostrado una reducción al menos un 80% del tiempo de ejecución con respecto al algoritmo secuencial.

Próximo seminario: 1. Chord en escenarios móviles sin infraestructura, 2. Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate
Próximo seminario: 1. Recolección de datos en redes inalámbricas de sensores en combinación con el paradigma mobile crowdsensing, 2. Monitorización del espectro multibanda en tiempo real utilizando dispositivos SDR

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