"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"
5 a 7 de outubro de 2021
Trabalho 14910
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Ciência da computação |
| Setor | Departamento de Informática |
| Bolsa | CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Mariana Rodrigues de Santana |
| Orientador | RICARDO DOS SANTOS FERREIRA |
| Outros membros | Lucas Teixeira Reis |
| Título | Aceleradores para Redes Reguladoras de Genes. |
| Resumo | O estudo de interações entre componentes biológicos a nível molecular pode ser modelado com agentes, permitindo compreender o funcionamento de diversos sinalizadores e suas respectivas interações com outras moléculas. No entanto, os sistemas biológicos são complexos e podem requerer a modelagem de muitos agentes que interagem simultaneamente entre si para gerar determinado comportamento. O modelo de redes booleanas, proposto por Stuart Kauffman em 1969, é um método que permite analisar interações entre genes (representados pelos agentes) por meio da modelagem matemática e simulação de redes in silico. Apesar de ser uma técnica com resultados promissores, encontra no número de genes envolvidos um limitador às pesquisas, visto que o tempo de processamento para redes cresce de forma exponencial com o número de genes ou agentes. Dessa forma, o objetivo da pesquisa realizada é explorar técnicas de otimização computacional para reduzir o tempo de realização dos cálculos nas simulações dos modelos de redes booleanas. Duas abordagens foram estudadas: uma baseada em GPU e outra em CGRAs. A primeira abordagem utiliza GPUs para melhorar o desempenho das CPUs, explorando seu paralelismo para reduzir o tempo de execução em redes com protocolos síncronos de atualização de estado. O biólogo especifica apenas as equações de cada gene (seu comportamento). Posteriormente, foi utilizada a geração de código para criar o modelo e executar a simulação. A segunda abordagem busca explorar ainda mais o paralelismo com circuitos reconfiguráveis a nível de palavra (CGRAs). Primeiro, a rede de genes é modelada com um grafo que será mapeado no hardware do CGRA. Neste trabalho, além da ferramenta de mapeamento, investigamos quais as características que a arquitetura do CGRA pode ter para simplificar a tarefa de mapeamento. Inicialmente, gera-se um mapeamento aleatório inicial da rede. Em seguida, geramos diversos posicionamentos, também aleatórios. Cada posicionamento é melhorado com o algoritmo Simulated Annealing e, por fim, selecionamos o mapeamento de menor custo. Um dos maiores desafios é o posicionamento e a capacidade de conexão da arquitetura para mapear genes com muitas conexões. Nessa perspectiva, esse problema tornou-se objeto de estudo, com um impacto no custo e tempo de execução para encontrar uma solução para a geração de aceleradores em hardware para as redes reguladoras. |
| Palavras-chave | Gene Regulatory Network, Boolean Networks, CGRA |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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