Vinculación Tecnológica

Vinculación con Industria/Estado usando recursos del CCAD

2020

  • Caracterización estructural y determinación de la resistencia a la tensión de hebras de plata
    Empresa: PROMEDON.
    Prestatario: CCT Córdoba CONICET, a través del Dr. Fábio Negreiros Ribeiro y la Dra. Jimena Olmos Asar.
    Descripción: Se realizaron simulaciones computacionales atomísticas a nivel semi-empírico para determinar la variación de la energía de alambres de plata trenzados sometidos a una tensión unidireccional. Se consideraron alambres de distintas longitudes y diámetros, y con diferentes grados de trenzado. Determinaremos así el grado de trenzado que optimiza la respuesta del alambre a la tensión, en función de sus dimensiones.
    Las prótesis peneanas fabricadas y comercializadas por la empresa PROMEDON poseen un núcleo compuesto esencialmente por alambres de plata trenzados. Como la prótesis es comúnmente sometida a ciclos de tensión durante su tiempo de vida, el objetivo del proyecto es realizar una caracterización, utilizando simulaciones computacionales a nivel atomístico, de dichos alambres de plata, destacando los efectos del tamaño de los mismos y del grado de trenzado.
  • Framework para la Evaluación de Calidad de Imágenes
    Empresa: Satellogic.
    Descripción: desarrollo de un framework para la evaluacion de calidad de imágenes según su utilidad para extraer información de ellas mediante redes neuronales. Este proyecto obtuvo un subsidio de investigación en el Ministerio de Ciencia y Tecnología de España. En este contexto, para algunos experimentos se usó Nabucodonosor, principalmente como backup de los servers de la división de Data Science and Solutions de Satellogic sede Barcelona.

Vinculación de la UNC usando recursos del CCAD

2022

  • Asistencia virtual para sacar turnos médicos
    Empresa: KUNAN SA.
    Equipo FAMAF: K. Palacio, E. Haluszka, F. Racciatti, L. Argüello, D. Robins.
    Descripción: desarrollo de Merlín, un producto de datos y asistente conversacional para sacar turnos médicos. Gracias a los recursos brindados desde FAMAF, se han logrado mejoras significativas en los tiempos de entrenamiento de los modelos de machine learning de Merlín y en el procesamiento de bases de datos conversacionales.

2020

  • Logística del Transporte de Caudales
    Empresa: Naranja.
    Equipo FAMAF: D. Fernández, N. Jares, L. Biedma, P. Pury.
    Descripción: Modelado matemático optimizado e implementación en máquina del sistema de logística del retiro de caudales en las más de 180 sucursales de la empresa distribuidas en todo el país.
  • Detección inteligente de eventos críticos en series temporales
    Empresa: QPlus S.A.
    Equipo FAMAF: M. Domínguez, F. Tamarit.
    Descripción: se implementó un sistema de análisis inteligente de series temporales, a partir de lo cuales se pueda predecir con antecedencia el surgimiento de eventos críticos para el funcionamiento de equipos de producción.

2019

  • Desarrollo de un estimador de adhesión al débito automático.
    Equipo Rentas Córdoba: M.L. García, M. de los Ángeles Mignon, G. Coseani, M. Geremía, E. Romano.
    Equipo FAMAF: F. Tamarit, D. Barsotti, M. Domínguez, J.C. Rodríguez.
    Descripción: a partir de datos sobre contribuyentes adheridos al débito automático de Rentas Córdoba, se entrenó un modelo de aprendizaje automático,
    Este modelo se aplicó a los contribuyentes no-adheridos a fin detectar y ofrecer la posibilidad a este conjunto de la población.
    Divulgación: FaMAF, Córdoba Primero, InfoNegocios, Canal 10.
  • Desarrollo de Estimador de Costos mediante Monte Carlo
    Empresa: OSDE.
    Equipo FAMAF: A. Gonzalez Montoro, P. Pury.
    Descripción: Se procesaron millones de registros de consumos médicos a nivel nacional de los últimos tres años para generar distribuciones de frecuencia y severidad de los consumos en grupos diseñados de socios para poder estimar costos de diferentes productos.

2018

  • Procesamiento inteligente de imágenes odontológicas
    Empresa: MedicalUp S.A.
    Equipo FAMAF: F. Tamarit, J. Sánchez, J. Porta, F. Nieva.
    Descripción: Se implementó mediante el uso de redes neuronales profundas, un sistema de aprendizaje automático capaz de identificar puntos especiales, de valor clínico, en imágenes cefalométricas. Este desarrollo dio lugar a dos tesinas de grado, la del Lic. Juan Porta y la del Lic. Francisco Nievas.

Vinculación del CCAD

2021

Proyecto ARPH.AI, CIECTI

Provisión de infraestructura de cómputo, almacenamiento, seguridad y respaldo por un año para el desarrollo del Proyecto ARPH.AI ejecutado por el CIECTI.

FAdeA S.A.

Convenio específico para la provisión de horas de cómputo para CFD según RR 1376/2020.

2020

CIAP-INTA, UFyMA-CONICET

Se puso en funcionamiento un cluster del UFYMA compuesto por una cabecera HP DL580 Gen9
con 2*Xeon E7-4809v3+512GB RAM+5*SSD 256GB y dos nodos HP ProLiant XL170r Gen9  con 2*Xeon E5-2620v4+128GB RAM.
Los equipos estaba sin instalar ni usar hace varios años. Se instaló CentOS 7 y OpenHPC con SLURM en la cabecera y se configuraron los nodos para booteo remoto. También se instaló R y varios paquetes con optimizaciones para ejecutar desde el sistema de colas.
Una gran parte del trabajo consistió en instalar además la plataforma web Galaxy e integrarla con el sistema de colas. Desde esta plataforma los distintos usuarios cuentan con variadas herramientas de bioinformática disponibles en la plataforma y mediante la interfaz web pueden enviar los trabajos al cluster y manipular los resultados.

2019

Maestría en Estadística Aplicada – UNC

Capacitación y trabajo interdisciplinario sobre el uso de R en CCAD para estudiantes, docentes y egresados de la Maestría en Estadística de la UNC.

IDEA-CONICET

Instalación de un servidor de cálculo para el IDEA Instituto de Diversidad y Ecología Animal. «Power Workstation DELL» con 2*Xeon E5-2620 v3 y 64 GiB de RAM. Instalación del Stack OpenHPC, sistema de colas SLURM. Instalación de lenguaje R optimizado y diverso software para GIS. Instalación y configuración de R Studio Server para acceso web remoto a la IDE.

NaranjaImage result for naranja logo

Mejora en la confiabilidad de un código de interfaz para autorizaciones de cobro. Se limpió y mejoró un código de misión crítica que tenía fallas esporádicas. Las fallas desaparecieron, el código se encuentra en producción.

2018

NaranjaImage result for naranja logo

Mejora en tiempos del proceso de cierre por lotes para la generación de resúmenes en PDF. Se logró una aceleración de 4x, mejorando la eficiencia paralela del 40% al 80%.
Nota en TSS donde se reseña el trabajo: «Vínculo Inteligente«.
Artículo «Un Caso de Transferencia de Tecnología de HPC entre CCAD-UNC, FAMAC-UNC y Tarjeta Naranja» presentado en la JUI de la 48JAIIO.

Universidad Católica de Córdoba

Instalación del software de un cluster de cómputo científico. Se instaló una cabecera Xeon E5-2609v2 y 4 nodos Xeon E5-2620v3 siguiendo la guía OpenHPC con Warewulf y SLURM sobre CentOS.
La cabecera cuenta con un RAID5 de 12TB para los usuarios. Se separó una red para administración remota por IPMI y otra ethernet GigE para datos y servicios.

2017

M.A. Competición SRL

Elaboración de especificaciones técnicas, instalación, puesta a punto y mantenimiento de un servidor de cálculo para CFD. La empresa M.A. Competición, hubicada en el complejo Pro Racing de Villa Carlos Paz, es una de las preparadoras del equipo Renault Sport en la categoría más importante de automovilismo de pista de la Argentina, el Super TC2000. El equipo de cálculo es un dual Xeon E5-2680v4 con 256 GiB de RAM DDR4 2400 MHz y 4 TiB de capacidad de almacenamiento. Sobre este equipo se instaló un CentOS con SLURM como manejador de colas. El equipo es utilizado 24/7 para la producción de modificaciones aerodinámicas en el chasis del auto.

2015

Grupo Telecom

Grupo-Telecom_logo-fbCapacitación en MPP (Procesadores Paralelos Masivos) para un grupo de 20 personas. Ocho clases de cuatro horas con asistencia de empleados de las oficinas de Córdoba y CABA. Docentes Dr. Gustavo Wolfmann y Dr. Nicolás Wolovick.

2014

PSG16 Team

2014-12-04_DarioEnElTaller

Dario Gra#a en el Taller probando el auto de Mariano Werner.

Proveedores de autos de competición para la marca Fiat en el Super TC2000.
Se asesoró en la compra, instalación, puesta a punto y optimización de un servidor de cálculo (4*AMD 6376, 256 GiB RAM) para realizar Dinámica de Fluídos Computacional (CFD) en modelos de la carrocería del Fiat Línea.

Se instaló un entrorno idéntico al Cluster Mendieta, y se compiló OpenFOAM con optimizaciones particulares para la arquitectura Abu Dhabi de AMD.