<div dir="ltr">MPP 2020: 9th Workshop on Parallel Programming Models - Special Edition on IoT, Edge/Fog computing: Machine Learning and Security<br>Hilton New Orleans Riverside<br>New Orleans, LA, United States, May 19-22, 2020<br><br><div>Conference website <a href="http://www.mpp-conf.org/" target="_blank">http://www.mpp-conf.org/</a></div><div>Submission link <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=mpp2020" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=mpp2020</a><br>Abstract registration deadline February 18, 2020<br>Submission deadline February 21, 2020<br>Topics: machine learning security iot parallel computing<br><br></div><div>Recent publications show that, since it is clear that machine learning has become ubiquitous, it is necessary to produce research to increase currently ML algorithms' performance, power consumption and, most importantly as of recently, security. The performance issues are quite clear to understand and have been addressed by multiple researchers either with new algorithms for model compression/parallelization or with new specific hardware. Roughly speaking, it is possible to categorize the security threats against ML models in privacy leakage and model evasion ("fooling" the system into making wrong decisions). This edition of the Workshop on Parallel Programming Models (MPP) is focused on addressing theses issues which are of the utmost importance for the Machine Learning community at this point.<br><br>When addressing the performance aspect of Machine Learning, there is also the issue of the amount of data used for training deep-learning models. In the case of Big Data, the application of in-memory computing (which was the main topic in MPP 2019) can be essential to reduce the gap between data and the ML model, in terms of latency.<br><br>MPP aims at bringing together researchers interested in presenting contributions to the evolution of existing models or in proposing novel ones, considering the trends on Machine Learning, In-Memory Computing and Security. MPP 2020 will be held in conjunction with The 34th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2020), in New Orleans, Louisiana, USA, on May 22, 2020.<br><br> <br><br>List of Topics<br><br>Topics of interest include (but are not limited to):<br><br>Compression of Deep-Learning Models;<br>Tools for ML Model design;<br>Hardware specifically designed for Machine Learning;<br>In-Memory Computing;<br>Novel Deep Neural Networks architectures;<br>Error Detection/Recovery in ML systems;<br>Robust Neural Networks;<br>Privacy of data in ML systems;<br>Robustness of decision making ML systems;<br>Neural networks inference and training on IoT, Fog, Edge and cloud environments;<br>Machine Learning for Parallel Applications and IoT.<br><br><br> <br><br>Submission Guidelines<br>MPP invites authors to submit unpublished full and short papers on the subjects. Submissions must be in English, 8 pages maximum for full papers and 4 pages for short papers, following the IEEE formatting guidelines. Page limits include references. Papers must be submitted by Feb, 18, 2020, in the following url: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=mpp2020" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=mpp2020</a><br><br>Committees<br>Program Committee<br>Tiago Alves (State University of Rio de Janeiro)<br>Luciana Arantes (Universite Pierre et Marie Curie-Paris6)<br>Cristiana Bentes (State University of Rio de Janeiro)<br>Cristina Boeres (Fluminense Federal University)<br>Maria Clicia Castro (State University of Rio de Janeiro)<br>Lúcia Drummond (Fluminense Federal University)<br>Felipe M.G. França (COPPE-UFRJ)<br>Roberto Giorgi ( University of Siena)<br>Rekai Gonzalez-Alberquilla<br>Dalvan Griebler (PUCRS/SETREM)<br>Konstantinos  Krommydas (Intel)<br>Nithesh Kurella (AMD)<br>Arthur Lorenzon (Federal University of Pampa)<br>Leandro A. J. Marzulo (Google)<br>Gabriele Mencagli (University of Pisa)<br>Elias Mizan (Esperanto Technologies)<br>Edward David Moreno (UFS - Federal University of Sergipe)<br>Alexandre Nery (Universidade de Brasília)<br>Carla Osthoff Barros (National Laboratory for Scientific Computing LNCC)<br>Mauricio Pilla (Google)<br>Andrew Putnam<br>Alexandre Sena (State University of Rio de Janeiro)<br>Silvio Stanzani  (Universidade Estadual Paulista - UNESP)<br>Kazutomo Yoshii (Argonne National Laboratory)    <br> <br>Contact<br>All questions about submissions should be emailed to <a href="mailto:tiago@ime.uerj.br" target="_blank">tiago@ime.uerj.br</a></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal">–––––––––––––––––––––––––––––––</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal">Felipe M. G. França, PhD<br>Invited Professor of Computer Science and Engineering<br>Systems Engineering and Computer Science Program, COPPE</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal">Universidade Federal do Rio de Janeiro<br>P.O. Box 68511, 21941-972, Rio de Janeiro, RJ, Brazil<br><a href="mailto:felipe@ieee.org" target="_blank">felipe@ieee.org</a><br><a href="mailto:felipe@cos.ufrj.br" target="_blank">felipe@cos.ufrj.br</a></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal"><div style="line-height:normal">–––––––––––––––––––––––––––––––</div></div></div></div></div></div></div>