Simulación computacional, ciencia de los datos, cómputo de alto rendimiento y optimización aplicados a mejorar la predicción de modelos de simulación que representan la evolución de sistemas complejos

El objetivo principal de esta propuesta es mejorar de manera automática la calidad de la simulación de un sistema dinámico complejo, proponiendo una metodología computacional de calibración. En particular se utilizará con un modelo de translación de ondas a lo largo del cauce de un río. Esta metodología se centrará en manejar la incertidumbre en los parámetros del modelo para optimizar la calidad de la predicción del simulador. Este trabajo continúa con la línea de investigación previa donde se propuso una metodología computacional de optimización que fue validada con este simulador. En esa oportunidad se elaboró una mejora computacional independiente del sistema simulado, pero en este trabajo se aprovecharán las características propias del dominio del sistema para calibrar el modelo. Se aprovecharán las propiedades de localidad en los valores de los parámetros, proponiendo una calibración en pasos sucesivos, en tramos seleccionados sobre el cauce del río. La implementación de este trabajo requiere la utilización de técnicas de las ciencias de los datos, del cómputo de alto rendimiento y métodos del campo de la optimización, buscando lograr el mayor ahorro en el uso de recursos computacionales.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic