Adaptive High-Performance Distributed Multimedia Computing (JADE-MM)

Samenvatting:

Vandaag de dag bestaat digitale informatie steeds vaker uit zogenaamde multimedia elementen, d.w.z. een combinatie van audiovisuele en lingu¨ıstische gegevens. In steeds meer wetenschappelijke onderzoeksvraagstukken en industriële toepassingen is het noodzakelijk uit een kolossale hoeveelheid van dergelijke gegevens automatisch juist die informatie te extraheren die voor mensen van betekenis is. Aansprekende voorbeelden zijn onder andere: het automatisch vergelijken van vingerafdrukken en irisscans op internationale vliegvelden, en het automatisch herkennen en volgen van verdachte individuen in videobeelden van bewakingscamera’s.

Omdat in dergelijke applicaties rekenkracht veelal een belemmerende factor is, is het van enorm belang de rekenkracht van grootschalige, gedistribueerde computersystemen (Grids) aan te wenden. Om daarnaast te kunnen voldoen aan strikte eisen omtrent executietijd, zelfs onder dynamische variatie in het gedrag van software en hardware, moeten multimedia Grid applicaties worden ontwikkeld op basis van stochastische performance modellen, zodanig dat Grid systemen dynamisch aangewend en afgestoten kunnen worden.

Dit project integreert daarom resultaten uit drie verschillende onderzoeksdomeinen. Bovenal richt het zich op het combineren van de stochastische karakteristieken van gedistribueerde applicaties, met technieken voor het adaptief aanwenden van Grid systemen, om te kunnen voldoen aan de performance eisen van fundamentele en maatschappelijk relevante vraagstukken met betrekking tot de analyse van multimedia gegevens.