Laboratorio de Computación de Alto Rendimiento
La Universidad Indoamérica cuenta con un laboratorio de computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) dedicado a la investigación y el desarrollo de tecnologías avanzadas de procesamiento de datos y cálculo intensivo. Está equipado con hardware y software especializado para la ejecución de simulaciones y análisis de datos a gran escala, lo que facilita la investigación de problemas complejos en diversas áreas de investigación, como la física, la ingeniería, la biología, la medicina, las ciencias sociales y la economía.
El laboratorio cuenta con servidores de alta velocidad, almacenamiento de datos en red y herramientas de visualización avanzada para el análisis de datos. Los investigadores y desarrolladores que trabajan en el laboratorio tienen conocimientos en programación paralela, arquitectura de sistemas de alta velocidad y optimización de código, así como en matemáticas, estadística y ciencias de la computación.
El laboratorio de HPC también se utiliza para la enseñanza de cursos y talleres especializados en tecnologías de procesamiento de datos y cálculo intensivo, con el objetivo de preparar a los estudiantes para el trabajo en campos que requieren habilidades avanzadas en informática y ciencias de datos.
El objetivo general del laboratorio es proporcionar un entorno especializado para la investigación, el desarrollo y la aplicación de tecnologías avanzadas de procesamiento de datos y cálculo intensivo en diversas áreas de investigación, como la física, la ingeniería, la biología, la medicina, las ciencias sociales y la economía.
Proporcionar acceso a herramientas y recursos avanzados de procesamiento de datos y cálculo intensivo para investigadores y profesionales de diversas áreas de investigación.
Fomentar la colaboración interdisciplinaria y la innovación en el desarrollo de nuevas tecnologías y soluciones a problemas complejos en áreas como la física, la ingeniería, la biología, la medicina, las ciencias sociales y la economía.
Proporcionar un entorno de investigación seguro y confiable, con medidas de seguridad y privacidad adecuadas para proteger la integridad de los datos y la propiedad intelectual de los investigadores y profesionales.
Cursos
Introducción a la programación paralela: Este curso brinda a los estudiantes una introducción a la programación paralela utilizando lenguajes de programación como C++ y Python, y técnicas de programación paralela como OpenMP y MPI.
Aprendizaje automático: Este curso se enfoca en la teoría y la práctica del aprendizaje automático, y cubre temas como la regresión lineal, la clasificación y la agrupación
Procesamiento de imágenes y señales: Este curso explora técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y señales, como el filtrado de imágenes, la transformada de Fourier y el análisis de espectro
Simulación numérica: Este curso se enfoca en la simulación numérica de sistemas físicos complejos, utilizando herramientas como MATLAB y Python
Computación en la nube: Este curso brinda una introducción a la computación en la nube y sus aplicaciones en el procesamiento de datos y cálculo intensivo
Publicaciones
La siguientes publicaciones han sido realizadas con el laboratorio.
Structural and thermodynamic evolution of rutile and amorphous TiO2- nano-lamellae in the range from 0 to 4THz in polar and apolar environments: A Classical simulation*
Ab initio study of the electronic properties of hydrogenated roundish SiC quantum dots*
Evaluation of the energy autonomy of urban areas as an instrument to promote the energy transition
Socio-spatial Segregation Using Computational Algorithms: Case Study in Ambato, Ecuador
