Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Rif. 6552 - All. 11 - Ottimizzazione di algoritmi per l’analisi genomica al fine di ridurre l’impatto ambientale dell’high-performance computing - Area tematica: GREEN
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Rif. 6552 - All. 11 - Optimization of genomic analysis algorithms to decrease environmental footprint of high-performance computing - Thematic area: GREEN
Descrizione sintetica in italiano	Gli approcci “big data” hanno consentito alla ricerca biologica di raggiungere una nuova risoluzione nella comprensione di fenomeni molecolari, dall’oncologia personalizzata alla metagenomica ambientale. Questi approcci richiedono algoritmi e risorse hardware dedicate di high performance computing, e si stima che la sola analisi dati abbia superato l’1% (>200TWh) della richiesta energetica globale (fonte: IEA). Sotto la supervisione del Prof. Giorgi, che ha una consolidata esperienza nella stesura di algoritmi per la biologia (PMID:27153652, 32232425), l'RTDa migliorerà l’efficienza dell’analisi dati su dataset genomici. Utilizzerà approcci quali la riscrittura in linguaggi di programmazione più efficienti, l’ottimizzazione combinatoria (PMID:27518566), l’utilizzo di GPU, approcci euristici e di artificial intelligence per ridurre la quantità di calcoli effettivi [...].
Descrizione sintetica in inglese	Big data approaches allowed biology to reach a new resolution in our understanding of molecular phenomena, from personalized oncology to environmental metagenomics. These approaches require dedicated software and hardware high performance computing resources. It’s estimated (source: International Energy Agency) that roughly currently more than 1% (>200TWh) of global energy demands have been spent by data analysis. The candidate will improve data analysis efficiency for genomics datasets under the supervision of Prof. Giorgi, who brings an established expertise in biological algorithms (PMID:27153652, 32232425). Efficiency approaches will include faster programming languages, combinatorial optimization (PMID:27518566), GPU utilization, heuristic and AI approaches to reduce the total number of effective operations [...].
Numero posti	1
Settore Concorsuale	05/I1 - GENETICA
S.S.D	BIO/18 - GENETICA
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Data del bando	11/10/2021

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Other
Organizzazione/Ente	ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	BOLOGNA

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	Dipartimento di Farmacia e Biotecnologie - FaBiT
Paese	ITALY
Città	BOLOGNA
E-mail	apos.ricercatoritempodeterminato@unibo.it
Sito web	https://bandi.unibo.it/docenti/rtd

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	03/11/2021 - alle ore 23:59
Come candidarsi	https://personale.unibo.it

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Biological sciences

 

Esperienze di ricerca richieste

Campo principale della ricerca	Biological sciences
Sottocampo della ricerca
Anni di esperienza richiesti	3

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Good