Modelos de Computación no Convencionales y … · no Convencionales y Aplicaciones Big Data Sandra...
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Seminario de InvestigaciónMaster en Ciencias y
Tecnologías
Modelos de Computación no Convencionales y Aplicaciones Big Data
Sandra María Gómez CanavalGrupo de Investigación en Modelos Matemáticos
y Algoritmos para Biocomputación1
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Agen
daIntroducciónModelos de Computación No convencionales• Características• Dominios de Problemas Complejos• Estado del ConocimientoPlataformas de Computación Big Data• Tipos• AplicacionesSimulación de Modelos Bio‐inspirados en Plataformas Big DataProblemas abiertos y líneas futuras
2
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Computación No
Convencional
Soluciones Prácticas
Problemas Complejos
Introducción: Contexto Científico
3
Plataformas Big Data
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Marco Conceptual
• Modelos, métodos, técnicas, conceptos e ideas disruptivas.
• Soluciones eficientes a un conjunto de problemas complejos o intratables.
• Generalmente se inspiran en fenómenos de la naturaleza:– Químicos, Físicos, Biológicos
• Perspectivas: ciencias de la computación y ciencias biológicas
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Modelos de Computación No Convencionales
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Modelos de Computación No convencionales
• Computación Evolutiva• Computación con
Membranas• Computación Cuántica• Inteligencia de Enjambres
• Biología Sintética• Biología de Sistemas• Computación Celular
5
Ciencias Naturales
Ciencias de la Computación
Lila Kari and Grzegorz Rozenberg. The many facets of natural computing. Commun. ACM 51, 10 (October 2008), 72‐83. DOI=http://dx.doi.org/10.1145/1400181.1400200. 2008
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Modelos de Computación No convencionales
• Autómatas Celulares• Redes Neuronales• Algoritmos Genéticos• Algoritmos de Enjambres de Partículas, Colonias de Hormingas, Abejas, etc.
• Sistemas de Membranas• Redes de Procesadores Bio‐inspirados
Problemas de Optimización
6
Problemas NP completos
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Modelos de Computación No convencionales
• Precisión• Espacios de búsqueda
Grandes• Combinatoria• Data intensive• Computation intensive
• De propósito general• Combinatoria• Data intensive• Computation intensive• Escalabilidad• Soluciones eficientes• Intrínsecamente
masivamente paralelos y distribuidos
7
Técnicas bio‐inspiradas Modelos bio‐inspirados
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Modelos de Computación No convencionales
• Optimización
• Clasificación• Clustering• Reconocimiento de
Patrones
NP Complete:• 3‐Colorability Problem• Problema de
satisfacibilidad booleana• Camino Hamiltoniano• Problema de la Mochila• Problema de Cobertura
de Vértices• Problema del Cliqué
8
Técnicas bio‐inspirados Modelos bio‐inspirados
I. Boussaïd, J. Lepagnot, P. Siarry.). A survey on optimization metaheuristics. Informationciences, 237, 82‐117. 2013Applied Soft Computing. 26:74‐89. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2014.09.029G. Zhang, M. Gheorghe, L. Pan, M. Pérez‐Jiménez, Evolutionary membrane computing: A comprehensive survey and new results, Information Sciences, 279:20,528‐551, http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2014.04.007. 2015. A. Ortega, M. Echandía (Eds). Networks of Bioinspired Processors. Publicacions URV. Triangle, 7, 1a ed. 2013‐939X. 2012
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Modelos de Computación No convencionales
• Ausencia de generalidad• Pocas implementaciones
distribuidas y paralelas• Problemas de
escalabilidad• Diversidad de métodos
• No hay computadores naturales
• Simulaciones in silico: crecimiento exponencial
• Implementaciones hardware: problemas de escalabilidad y de reconfiguración
• Ámbito teórico9
Técnicas bio‐inspirados Modelos bio‐inspirados
Desventajas
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PLATAFORMAS DE COMPUTACIÓN BIG DATA
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Plataformas de Computación Big Data
• Data Intensive Scientific Discovery Paradigm• Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad
– Veracidad / Valor• Crecimiento de datos a una tasa de entre el 40 y el 60% al año.
• Creación de plataformas de computación ultra‐escalables, distribuidas y paralelas:• Computación intensiva de datos• Computación intensiva en cálculos
11
Big Data
Jacques Bughin. Big data, Big bang?. Journal of Big Data 3:2. DOI: 10.1186/s40537‐015‐0014‐3. 2016
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Plataformas de Computación Big Data
• Tradicionales de data mining /Análisis de datos– Clasificación y clustering– Reconocimiento/Descubrimiento de Patrones
• Optimización• Predicción/Evolución de flujos de datos• Análisis de Data Streamming• Visualización• Análisis de Grafos Complejos
12
Problemas Big Data
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Plataformas de Computación Big Data
• Ultraescalables• Computación masivamente paralela y distribuida• Disponibilidad de componentes, librerías y aplicaciones para diversos dominios Big Data
• Orientadas a computación intensiva en datos e intensiva en cómputos
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Plataformas Big Data
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Plataformas de Computación Big Data
• Permite procesamiento distribuido de grandes datasets a través de un cluster de ordenadores tolerate a fallos.
• Implementa el modelo Map/Reduce• Arquitectura:
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Apache Hadoop
HDFS (redundant, reliable storage)
YARN (cluster resource management)
MapReduce(data processing)
Otros(data processing)
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Plataformas de Computación Big Data
• MapReduce es ineficiente en el funcionamiento de algoritmos iterativos.
• Múltiples acceso a disco para gestionar los resultados.– Cuello de botella que degrada significativamente el rendimiento
• Orientada a grafos: Adecuado para algoritmos/problemas basados en grafos.
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Apache Hadoop
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Plataformas de Computación Big Data
• Preguel fue propuesto por Google en 2010• Inspirado por el Bulk Synchronous Parallel (BSP) model • Procesamiento altamente escalable y tolerante a fallos.• Orientado a grafos• Computación: Secuencia de iteraciones llamadas
Supersteps.– Cada superstep representa una unidad atómica de computación
paralela.• Un procedimiento de chequeo global determina si la
computación ha finalizado.
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Pregel y Giraph
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Plataformas de Computación Big Data
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Pregel y Giraph
• Supersteps:
Computación en paralelo: cada vértice ejecuta su función de forma indepenidente como una
computación local
Comunicación: los vértices intercambian datos vía mensajes con otros vértices
Barrera de Sincronización: todos los vérticesesperan hasta que el proceso de comunicación
haya finalizado
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Plataformas de Computación Paralelas y Distribuidas
• Giraph is la versión Open Source de Preguel.
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Pregel y Giraph
Leslie G. Valiant, A bridging model for parallel computation, Communications of the ACM, Volume 33 Issue 8, Aug. 1990
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Plataformas de Computación Big Data
• Desarrollado por la Universidad de Berkeley 2009‐2010. Ahora es un Proyecto Apache
• Basado en MapReduce• Mejora los problemas de rendimiento relacionadoscon los cuellos de botella del acceso a disco de Hadoop
• Provee tolerancia a fallos sin replicación.• Soporta computación iterativa
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Spark
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Plataformas de Computación Big Data
Utiliza computación en‐memoria• Resilient Distributed Datasets (RDD) (read‐only distributed
shared memory )– Almacena en memoria datos para las computaciones – Realiza computaciones en los datos cargados en memoriagenerando resultados intermedios
– Ejecuta los cambios generales disminuyendo el numero de operaciones de lectura y escritura
• Eliminando así limitación de sobrecarga de disco para las tareas iterativas
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Spark
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Plataformas de Computación Big Data
• Orientada a grafos:– Dato (antes GraphLab): Desarrollada por la Universidad
Carnilie y Mellon en 2009– PowerGraph
• Para data Streamming:– Apache Storm– Flink
• Escalabilidad vertical:– Graphics Processing Unit (GPU’s)
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Otras:
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SIMULACIÓN DE MODELOS BIO‐INSPIRADOS EN PLATAFORMAS BIG DATA
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Simulaciones en Plataformas Big Data
• Estas plataformas se convierten en idóneas para:– Simular modelos computacionales no convencionales
– Realizar implementaciones de métodos y técnicas bio‐inspiradas que requieran paralelización en computaciones intensivas en datos y cálculos
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Simulaciones en Plataformas Big Data
• Escalabilidad • Mayor generalidad• Mapeo directo de
paralelización de datos o de tareas
• Implementaciones paralelas y distribuidas
• Reducción de costes computacionales en los métodos existentes
• Reducción de la brecha entre la teoría y la práctica
• Aplicación a problemas reales
• Mapeo directo entre arquitectura teórica y arquitectura real
• Estas plataformas son idóneas para encapsular el paralelismo inherente de estos modelos
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Técnicas bio‐inspirados Modelos bio‐inspirados
Ventajas
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UNA SOLUCIONES PRÁCTICA ACTUAL PARA REDES DE PROCESADORES BIO‐INSPIRADOS
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• Masivamente paralelo y distribuido• Procesamiento simbólico
• Bio‐operaciones (Point mutations DNA sequences, splicing, Crossover)
• Datos representados como cadenas • Resuelven problemas NP completos eficientemente
• Universal y computacionalmente completos• Simples y Expresivos• Extensibles y Escalables
Redes de Procesadores Bioinspirados (NBP)
26
[Mitrana, 2001] Solving NP‐complete problems with NEP. LCNS. 2041. 621.[Mitrana, 2003] Networks of Evolutionary Processors. Acta Informática 39. p.517.[Campos, 2012] Accepting NGP are computationally complete. Theor. Comp. Sc. 456, p. 18[Mitrana, 2014] Networks of Polarized Evolutionary Processors. Information Sci. 265. p. 189
Modelos de Computación No convencionales
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27
NBP Arquitectura
…
Out
In
P1 P2 Pn
Rules
Rules
Rules
Rules
Rules
Vista Estática
Filters
2 alphabets: input and network
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Paso de Comunicación
Paso evolutivo
28
NBP Arquitectura
…
Out
In
P1P2
Pn
w w’
Applying Rules
w’w’
Filtering Output
w’
Filtering Input
w’w’
w’
Vista Dinámica
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29
• Configuración: conjunto de palabras presenets en un nodo en un momento dado.
• Computación: conjunto de configuraciones alternando pasos evolutivos y de comunicación
• Condición de Finalización:– EL nodo de salida no está vacío– Existen dos o más configuraciones idénticas– Ningún otro paso es posible
Dinámica NBP
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30
Familia de Redes de Procesadores Bioinspirados
EvolutivosInsertionDeletionSubstitution
Membership
Splicing
Splicing
Membership
GenéticosSplicing Crossover
Membership
PolarizadosInsertionDeletionSubstitution
Polarization
OptimizaciónInsertionDeletionSubstitution
Polarization
Splicing PolarizedInsertion
DeletionSubstitution
Polarization
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31
Redes de Procesadores Evolutivos Polarizados
Polarization…
Out
In
P1 P2 Pn
Rules
Rules
Rules
Rules
Rules
Polarization
Polarization Polarization
Polarization
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32
Redes de Procesadores Evolutivos de Optimización
…
Out
In
P1 P2 Pn
Rules
Rules
Rules
Rules
Rules
Numerical Evaluation
Evaluation Evaluation
Evaluation
Matrix of agents Fitness function
Evaluation
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Simuladores Ultra Escalables para NBP
• Giraph y su implementación del modelo BSP es unaarquitectura natural para implementar modelos NBP.– BSP y dinámica NBP
• Paralelismo masivo y computación distribuida• Computación orientada a grafos de grafos grandes
– Arquitectura NBP subyacente vista como un grafo virtual• Vértice y Procesador Bio‐inspirado• Superstep incluye un pasos evolutivos y de comunicación• El procedimiento global de chequeo es la condición de
terminación de los NBP
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NPEPE
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Simuladores Ultra Escalables para NBP
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Arquitectura NPEPE
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Aplicaciones
Se han implementado y simulado:• El problema de los 3 colores para grafos con Procesadores
Evolutivos• El problema de la mochila con Procesadores Evolutivos de
OptimizaciónResultados• Favorables en escalabilidad• Viabilidad e idoinedad demostrables• Adaptación de los algoritmos a la arquitectura de la
plataforma Big Data de implantación
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NPEPE
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LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN FUTURAS Y PROBLEMAS ABIERTOS
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Trabajo Futuro para NBP
Trabajo inmediato• Pruebas de escalabilidad con datasets con un volumen considerable de datos
• Pruebas de escalabilidad horizontal• Probar con plataformas como Spark GraphX• Implementación de otras familias de NBP• Implementación de más problemas NP completos• Optimización de componentes del modelo
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NPEPE
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Resumen
• Modelos computacionales no convencionales orientados a problemas big data (clasificación, clustering, detección de patrones, etc).
• Simulación de estos modelos a plataformas de computación big data
• Versiones paralelas de Métodos bioinpirados de optimización y metaheurísticas
• Implementación de estas versiones en plataformas big data
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Problemas abiertos
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Thanks for your attention!
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