Producción científica por año
Producción científica por año
Perfil de la organización
Acerca de
El Centro de Investigación en Computación Sostenible – COMPSUST fue creado en junio del 2020. Tiene como eje identificar, fomentar y proporcionar soluciones computacionales a problemas relacionados con el equilibrio de las necesidades ambientales, económicas y sociales para un desarrollo y futuro sostenible.
Dentro de sus ejes temáticos, desarrolla las siguientes líneas de investigación específicas: 'Analytics & Decision Science, Data Science, Operations Research, Cybersecurity, Software Engineering y Artificial Intelligence'.
Como principal infraestructura, el COMPSUST cuenta con un cluster HPC, llamado Khipu, dedicado a la computación de alto desempeño. El clúster tiene 280 cores CPU, 2560 Cuda cores GPU, 896 GB de memoria RAM, 41,340 GB de almacenamiento. La conexión entre los nodos utiliza la tecnología de alta velocidad InfiniBand. Esto permite realizar computación paralela y distribuida de alto desempeño; esencial para ejecutar algoritmos que demandan esfuerzos computacionales significativos.
Huella digital
Profundizar en los temas de investigación en los que Centro de Investigación en Sostenibilidad Computacional - CompSust está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de los integrantes de esta organización. Juntos, forma una huella digital única.
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
Perfiles
-
Fabien Cornillier
- Departamento de Ingeniería Industrial y Gestión de la Ingeniería - Profesor Asociado
- Centro de Investigación en Sostenibilidad Computacional - CompSust - Investigador
- Grupo de Investigación en Analítica de Datos y Ciencias de Decisión (DADS) - Coordinador
Persona
-
Evaluation of low-cost SARS-CoV-2 RNA purification methods for viral quantification by RT-qPCR and next-generation sequencing analysis: Implications for wider wastewater-based epidemiology adoption
Reyes-Calderón, A., Mindreau-Ganoza, E., Pardo-Figueroa, B., Garcia-Luquillas, K. R., Yufra, S. P., Romero, P. E., Antonini, C., Renom, J. M., Mota, C. R. & Santa-Maria, M. C., jun. 2023, En: Heliyon. 9, 6, e16130.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto1 Cita (Scopus) -
MatchMakerNet: Enabling Fragment Matching for Cultural Heritage Analysis
Villegas-Suarez, A. M., Lopez, C. & Sipiran, I., 2023, Proceedings - 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops, ICCVW 2023. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 1624-1633 10 p. (Proceedings - 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops, ICCVW 2023).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva