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Processing-in-memory architectures and programming libraries for bioinformatics algorithms

Descripción del proyecto

Algoritmos informáticos innovadores basados en la tecnología de procesamiento en memoria

La secuenciación de alto rendimiento (SAR) de ADN y ARN constituye una parte fundamental de la investigación, el desarrollo y la atención sanitaria. La secuenciación del genoma individual se emplea en medicina preventiva y personalizada; las tecnologías de SAR permiten identificar mutaciones genéticas de enfermedades raras, subtipos de cáncer, infecciones y resistencia a antibióticos. En este contexto, existe la necesidad de tecnologías rápidas, rentables y energéticamente eficientes para la investigación genómica cuyo uso no dependa de centros de procesamiento de datos y plataformas en la nube. El objetivo del proyecto BioPIM, financiado con fondos europeos, es desarrollar un método potente de computación en el borde basado en tecnologías emergentes de procesamiento en memoria (PIM, por sus siglas en inglés). El equipo del proyecto se centrará en el diseño de estructuras de datos y algoritmos bioinformáticos, así como de diferentes arquitecturas de PIM, a fin de lograr un mayor ahorro de costes, energía y tiempo.

Objetivo

Low cost, high throughput DNA and RNA sequencing (HTS) data is now the main workforce for various genomics and transcriptomics applications. HTS technologies have already started to impact a broad range of research and clinical use for the life sciences. These include, but are not limited to 1) large-scale sequencing studies for population genomics and disease-causing mutation discovery including cancer, 2) metagenomics, 3) comparative genomics, 5) transcriptome profiling, and 6) outbreak detection and tracking including COVID-19, Ebola, and Zika. HTS also impacts the whole health care system in several directions. Although there is still much room for improvement, sequencing of personal genomes is now becoming a part of preventive and personalized medicine as HTS technologies make it possible to 1) identify genetic mutations that enable rare disease diagnosis, 2) determine cancer subtypes therefore guiding treatment options, and 3) characterize infections and antibiotic resistance. Currently all genomics data are processed in energy-hungry computer clusters and data centers, which also necessitate the transfer of data via the internet, which also consumes substantial amounts of energy and wastes valuable time. Therefore there is a need for fast, energy-efficient, and cost-efficient technologies that enable all forms of genomics research without requiring data centers and cloud platforms. In this project we aim to leverage the emerging processing-in-memory (PIM) technologies to enable such powerful edge computing. We will focus on co-designing algorithms and data structures commonly used in bioinformatics together with several types of PIM architectures to obtain the highest benefit in cost, energy, and time savings. BioPIM will also impact other fields that employ similar algorithms. Our designs and algorithms will not be limited to cheap hardware, and they will impact computation efficiency on all forms of computing environments including cloud platforms.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

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Régimen de financiación

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Coordinador

BILKENT UNIVERSITESI VAKIF
Aportación neta de la UEn
€ 380 000,00
Dirección
ESKISEHIR YOLU 8 KM
06800 Bilkent Ankara
Turquía

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Región
Batı Anadolu Ankara Ankara
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 380 000,00

Participantes (5)

Socios (2)