Cloud-Based Urgent Computing for Forest Fire Spread Prediction under Data Uncertainties
Fraga, Edigley (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Cortés Fité, Ana (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Margalef, Tomàs (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Hernández Budé, Porfidio (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)

Publicació:	Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021
Descripció:	6 pàg.
Resum:	Forest fires severely affect many ecosystems every year, leading to large environmental damages, casualties, and economic losses. Emerging and established technologies are used to help wildfire analysts determine fire behavior and spread, aiming at more accurate prediction results and efficient use of resources in fire fighting. We propose a novel forest fire spread prediction platform based on a proven two-stage prediction model devised to deal with input data uncertainties. The model is able to calibrate the unknown parameters based on the real observed data using an iterative process. Since this calibration is compute-intensive and due to the unpredictability of urgent computing needs, we exploit an elastic and scalable cloud-based solution platform implemented through coarse-grain parallel processing using a work queue.
Ajuts:	Agencia Estatal de Investigación TIN2017-84553-C2-1-R Agencia Estatal de Investigación PID2020-113614RB-C21 Generalitat de Catalunya 2017/SGR-313
Drets:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Llengua:	Anglès
Document:	Capítol de llibre ; recerca ; Versió acceptada per publicar
Matèria:	Cloud computing ; Data uncertainty ; Forest fires ; Urgent computing
Publicat a:	2021 IEEE 28th International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics (HiPC), 2021, p. 430-435, ISBN 978-1-6654-1016-8, DOI https://doi.org/10.1109/HiPC53243.2021

DOI: 10.1109/HiPC53243.2021.00061

Postprint 6 p, 1.8 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Llibres i col·leccions > Capítols de llibres