Quim Aguado Puig
Grado en Ingeniería Informática con Máster en Computación de Alto Rendimiento
Alineación de alto rendimiento de secuencias biológicas en GPU
Alineación de alto rendimiento de secuencias biológicas en GPU
Descripción
Este proyecto se centra en acelerar la alineación de secuencias genómicas utilizando GPU en entornos de computación de alto rendimiento. El objetivo es desarrollar implementaciones basadas en GPU de algoritmos modernos de alineación de secuencias, como el algoritmo bidireccional Wavefront (biWFA), para permitir una alineación rápida y precisa de secuencias de ADN ultra-largas. El trabajo explora nuevas estrategias de paralelización y optimizaciones avanzadas de memoria, asegurando la escalabilidad para pipelinas de genómica a escala poblacional. En colaboración con Lenovo y la UPC, el proyecto contribuye a soluciones HPC heterogéneas que integran GPU con otros aceleradores, fomentando la medicina de precisión y la investigación biomédica.Contexto
Quim Aguado es licenciado en Informática y tiene un master en Computación de Alto Rendimiento. Su formación académica combina el diseño de algoritmos, la programación paralela y la computación con GPU, con experiencia internacional en investigación en genómica computacional. Se ha especializado en la aplicación de arquitecturas paralelas de alto rendimiento para resolver problemas a gran escala en bioinformática, particularmente en la alineación de secuencias y análisis de genomas.Iniciativa
El crecimiento exponencial de los datos genómicos requiere métodos computacionales más rápidos y eficientes. Quim eligió esta investigación porque las GPU ofrecen una oportunidad única para acelerar algoritmos intensivos tanto en cálculo como en memoria. Su motivación es reducir la brecha entre la investigación algorítmica de vanguardia y las aplicaciones biomédicas del mundo real, contribuyendo a un análisis genómico más eficiente para la medicina personalizada. Al superar los límites de la aceleración de GPU en genómica, su trabajo tiene como objetivo hacer que el análisis de ADN a gran escala sea factible y accesible, beneficiando en última instancia a la salud y al descubrimiento científico. Los intereses de investigación de Quim se centran en la computación de alto rendimiento, la programación de GPU, los algoritmos de alineación de secuencias y el análisis de datos bioinformáticos a gran escala.Organización
Supervisores
Santiago Marco-Sola
UPC supervisor
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