Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Αποδοτική πρόβλεψη εξέλιξης παράλληλων καρκινικών προσομοιώσεων στο Apache Flink

Katara Sotiria-Maria

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η αλματώδης ανάπτυξη των υπολογιστικών συστημάτων, τόσο σταθερών όσο και κινητών, σε συνάρτηση με την ολοένα και μεγαλύτερη διείσδυση των ασύρματων και των ενσύρματων δικτύων έχουν ως συνέπεια την δημιουργία πολύ μεγάλων όγκων δεδομένων σε καθημερινή βάση. Η μελέτη των δεδομένων αυτών, επιτρέπει στους επιστήμονες τον εντοπισμό τάσεων και μοτίβων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μελλοντικό όφελος. Ένας πολύ σημαντικός τομέας εφαρμογής των μελετών αυτών είναι στην Βιοπληροφορική και συγκεκριμένα στην πρόβλεψη της συμπεριφοράς ετερογενών πολυκυτταρικών συστημάτων, παρέχοντας τη δυνατότητα έγκαιρης λήψης αποφάσεων. Στόχος αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι ο εντοπισμός των όμοιων χρονικών στιγμών ένος συνόλου παράλληλων προσομοιώσεων καρκινικών κυττάρων, με σκοπό την εξαγωγή κατάλληλων πληροφοριών που θα χρησιμοποιηθούν στην πρόβλεψη της συμπεριφοράς αυτών. Η εκπλήρωση του στόχου αυτού συναντά δύο πολύ σημαντικές προκλήσεις. Η υψηλή διαστασιμότητα των δεδομένων σε συνδυασμό με την δαπανηρή από άποψη χρόνου και μνήμης σύγκριση όλων των χρονικών στιγμών των χιλίων τετρακοσίων προσομοιώσεων απαιτούν την εφαρμογή ενός αλγόριθμου, του οποίου η λειτουργικότητα θα συνδυάζει την επίλυση των δύο αυτών πολύ σημαντικών προκλήσεων. Ο αλγόριθμος Random Hyperplane Projection του Locality Sensitive Hashing μπορεί να διευθετήσει και τις δύο προκλήσεις εφαρμόζοντας μείωση των διαστάσεων των δεδομένων σε μικρότερες, διατηρώντας παράλληλα την διαφορετικότητα αυτών, ενώ ταυτόχρονα αναλαμβάνει την ομαδοποίηση παρόμοιων αντικειμένων σε ίδιες ομάδες με μεγάλη πιθανότητα, μέσω της χρήσης κατάλληλων συναρτήσεων κατακερματισμού. Ζωτικής σημασίας είναι η κλιμακωσιμότητα της τεχνικής του αλγόριθμου που θα χρησιμοποιήσουμε, ώστε να επιτευχθεί η βέλτιστη χρονική απόδοση ως προς την εξαγωγή αποτελεσμάτων, παρά την αύξηση του όγκου των εισερχόμενων δεδομένων. Το ζητούμενο αυτό σε συνδυασμό με την ανάγκη για μείωση της χωρικής πολυπλοκότητας οδηγεί στην ανάπτυξη του αλγόριθμου σε μία μηχανή διατήρησης συνόψεων δεδομένων (Synopses Data Engine), η οποία είναι χτισμένη στο Apache Flink και έχει ως στόχο την υποστήριξη μεγάλης ποικιλίας συνόψεων και την προσθήκη νέων λειτουργιών κατά τον χρόνο εκτέλεσης παράλληλα και κατανεμημένα, παρέχοντας με αυτό τον τρόπο την λειτουργικότητα synopsis-as-a-service. Της εκτέλεσης του αλγόριθμου έπεται η ανάπτυξη ενός μαθηματικού μοντέλου πρόβλεψης με την μέθοδο της πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης με σκοπό την πρόβλεψη της συμπεριφοράς στοιχείων του πολυκυτταρικού συστήματος. Η απόδοση του συστήματος ελέγχθηκε τοπικά και απομακρυσμένα - κατανεμημένα, αποδίδοντας θετικά αποτελέσματα.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες