Albert Jiménez Blanco
Graduat en Matemàtiques i Màster en Recerca i Innovació en Ciència i Enginyeria Computacional
Acceleració de càrregues de treball pangenòmiques en arquitectures HPC
Acceleració de càrregues de treball pangenòmiques en arquitectures HPC
Descripció
Aquest projecte se centra en l'acceleració de càrregues de treball pangenòmiques aplicant tècniques d'optimització i enginyeria del rendiment a aplicacions de biologia computacional i genòmica. El seu treball explora com els acceleradors heterogenis, incloent-hi CPU multinúcli i ASICs emergents, es poden aprofitar per superar els colls d'ampolla computacionals en l'anàlisi de grafs de pangenoma a gran escala. Combinant la visió algorítmica, el modelatge matemàtic i l'optimització a nivell de maquinari, Albert contribueix a la construcció de pipelines eficients capaços de gestionar la complexitat de les dades genòmiques a escala poblacional.Context
Albert Jiménez Blanco va obtenir el seu Grau en Matemàtiques el 2023 a la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). El 2022, va completar un Màster Universitari en Recerca i Innovació en Ciència i Enginyeria Computacional a la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), graduant-se amb una nota mitjana de 9,69/10. Durant els seus estudis de màster, es va especialitzar en Computació d'Alt Rendiment Avançada i Tecnologia d'Enginyeria, Innovació i Recerca. El seu Treball Final de Màster, centrat en l'acceleració d'algorismes centrals de bioinformàtica per a l'alineació de seqüències a grafs utilitzant tècniques HPC, va rebre la màxima qualificació final de 10/10. L'expertesa tècnica i la formació multidisciplinària d'Albert uneixen les matemàtiques teòriques i la informàtica aplicada, centrant-se en l'optimització i l'enginyeria del rendiment d'aplicacions computacionalment intensives. Aquesta sòlida base li permet dissenyar i ajustar programari que explota plenament les arquitectures heterogènies modernes en el context de la genòmica computacional.Iniciativa
Els avenços en biologia computacional són fonamentals per fomentar la recerca mèdica. Per aquesta raó, la proposta d'eines d'anàlisi bioinformàtica més eficients i precises té impactes directes i indirectes en la velocitat i la precisió dels estudis mèdics. Albert està motivat pel repte d'aplicar la computació d'alt rendiment i els acceleradors de programari-maquinari per millorar l'anàlisi de pangenomes, una de les tasques computacionalment més exigents en la genòmica moderna. Combinant matemàtiques, enginyeria del rendiment i optimització a nivell de maquinari, el seu objectiu és fer que els estudis d'ADN i ARN a gran escala siguin més eficients i precisos. Això contribueix directament als avenços en la recerca biomèdica, des de la medicina personalitzada fins al seguiment de l'evolució viral i la detecció precoç de variants emergents. Els interessos de recerca d'Albert se centren en l'anàlisi de pangenomes, la computació d'alt rendiment, l'enginyeria del rendiment i les tècniques d'optimització aplicades a la biologia computacional i la genòmica.
Organització
Supervisió
Santiago Marco-Sola
UPC supervisor
El contingut d'aquest lloc web reflecteix únicament els punts de vista del projecte Catedra Chip Chair UPC.
