Simulación de altas prestaciones (GPU) para la reproducción del mosquito Aedes aegypti en el cementerio de Santo Tomé, Corrientes
El Dengue, Zika y Chikungunya, son las enfermedades reemergentes de mayor preocupación a nivel mundial. La carencia de tratamientos médicos obliga a los agentes de salud a abordar la contención de los focos infecciosos desde la identificación y eliminación de los criaderos del vector transmisor. Una...
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| Tipo de recurso: | capítulo de libro |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositorio: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:306394 |
| Acceso en línea: | https://ddd.uab.cat/record/306394 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | ABM FLAME GPU GPU Enfermedades Infecciosas Aedes aegypti Productividad Pupal Ciencias Informáticas Enfermedades Infecciosa FLAME |
| Sumario: | El Dengue, Zika y Chikungunya, son las enfermedades reemergentes de mayor preocupación a nivel mundial. La carencia de tratamientos médicos obliga a los agentes de salud a abordar la contención de los focos infecciosos desde la identificación y eliminación de los criaderos del vector transmisor. Una herramienta tecnológica que ayude en la toma de decisiones representa la solución a los costos asociados al tiempo de recolección de muestras y el análisis de datos, además de la consiguiente reducción de los gastos económicos. En este trabajo se presenta un modelo basado en agentes en GPU para la evaluación de la reproducción del vector Aedes aegypti, orientado a la toma de decisiones. El modelo ha sido validado con datos de Santo Tomé, Corrientes, dando excelentes resultados. En el trabajo se muestran las ventajas de utilizar una arquitectura paralela (GPU) para reducir el tiempo de cómputo de las simulaciones y, se presentan los resultados de una predicción realizada y validada con datos del sistema real. |
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