Multi-core computation inchemometrics: case dtudies of voltammetric and NIR spectrometric analyses

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dc.creatorSoares, Anderson da Silva
dc.creatorGalvão, Roberto Kawakami Harrop
dc.creatorAraújo, Mário César Ugulino
dc.creatorSoares, Sófacles Figueredo Carreiro
dc.creatorPinto, Luiz Alberto
dc.date.accessioned2018-05-10T14:19:04Z
dc.date.available2018-05-10T14:19:04Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstractThe application of sophisticated chemometrics techniques to large datasets has been made possible by continuing technological improvements in off-the-shelf computers. Recently, such improvements have been mainly achieved by the introduction of multi-core processors. However, the efficient use of multi-core hardware requires the development of software that properly address parallel computing. This paper is concerned with the implementation of parallelism using the Matlab Parallel Computing Toolbox, which requires only simple modifications to existing chemometrics code in order to exploit the benefits of multi-core processing. By using this software tool, it is shown that parallel implementations may provide substantial computational gains. In particular, the present study considers the problem of variable selection employing the successive projections algorithm and the genetic algorithm, as well as the use of cross-validation in partial least squares. For demonstration, two analytical applications are presented: determination of protein in wheat by near-infrared reflectance spectrometry and classification of edible vegetable oils by square-wave voltammetry. By using the proposed parallel computing implementations, computational gains of up to 204% were obtained.pt_BR
dc.description.resumoA aplicação de técnicas quimiométricas sofisticadas a grandes conjuntos de dados tem se tornado possível devido aos contínuos aprimoramentos tecnológicos em computadores comerciais. Recentemente, tais aprimoramentos têm sido obtidos principalmente através da introdução de processadores com múltiplos núcleos. Contudo, o uso eficiente de hardware com múltiplos núcleos requer o desenvolvimento de software apropriado para computação paralela. Este artigo trata da implementação de paralelismo empregando o Matlab Parallel Computing Toolbox, que requer somente pequenas modificações em códigos quimiométricos já existentes de modo a explorar os benefícios do processamento em múltiplos núcleos. Empregando essa ferramenta de software, mostra-se que implementações paralelas podem proporcionar expressivos ganhos computacionais. Em particular, considera-se o problema de seleção de variáveis empregando o algoritmo das projeções sucessivas e o algoritmo genético, bem como o uso de validação cruzada em mínimos quadrados parciais. Para ilustração, duas aplicações analíticas são apresentadas: determinação de proteína em trigo por espectrometria de reflectância no infravermelho próximo e classificação de óleos vegetais comestíveis por voltametria de onda quadrada. Empregando as implementações propostas para computação paralela, ganhos computacionais de até 204% foram obtidos.pt_BR
dc.identifier.citationSOARES, Anderson da Silva; GALVÃO, Roberto K. H.; ARAÚJO, Mário César U.; SOARES, Sófacles F. C.; PINTO, Luiz Alberto. Multi-core computation inchemometrics: case dtudies of voltammetric and NIR spectrometric analyses. Journal of the Brazilian Chemical Society, Campinas, v. 21, n. 9, p. 1626-1634, 2010.pt_BR
dc.identifier.doi10.1590/S0103-50532010000900005
dc.identifier.issne- 1678-4790
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/handle/ri/14862
dc.language.isoengpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectParallel computationpt_BR
dc.subjectSuccessive projections algorithmpt_BR
dc.subjectGenetic algorithmpt_BR
dc.subjectPartial least squarespt_BR
dc.subjectVoltammetric analysispt_BR
dc.subjectNear-infrared spectrometric analysispt_BR
dc.titleMulti-core computation inchemometrics: case dtudies of voltammetric and NIR spectrometric analysespt_BR
dc.typeArtigopt_BR

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