Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

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

Opis projektu

Innowacyjne algorytmy obliczeniowe oparte na technologii przetwarzania w pamięci

Wysokoprzepustowe sekwencjonowanie DNA i RNA to nieodzowna część badań naukowych, rozwoju i systemu opieki zdrowotnej. Sekwencjonowanie genomu danej osoby jest wykorzystywane w medycynie prewencyjnej i spersonalizowanej. Z kolei sekwencjonowanie wysokoprzepustowe może pozwolić na rozpoznanie mutacji genetycznych skutkujących chorobami rzadkimi, podtypami nowotworów, infekcjami oraz antybiotykoopornością. Istnieje zapotrzebowanie na szybkie, energooszczędne i ekonomiczne technologie do badań genomicznych – bez angażowania centrów danych i platform w chmurze. W związku z tym zespół finansowanego ze środków UE projektu BioPIM zamierza opracować wydajne obliczenia brzegowe oparte na powstających technologiach przetwarzania w pamięci. Naukowcy skupią się na zaprojektowaniu algorytmów bioinformatycznych i struktur danych oraz kilku typów architektur przetwarzania w pamięci, aby osiągnąć wysoką efektywność kosztową, energetyczną i czasową.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-EIC-2021-PATHFINDEROPEN-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

BILKENT UNIVERSITESI VAKIF
Wkład UE netto
€ 455 908,34
Koszt całkowity
€ 455 908,35

Uczestnicy (5)

Partnerzy (2)