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Silvina Caíno-Lores

PREMIO DE INVESTIGACIÓN SOCIEDAD CIENTÍFICA INFORMÁTICA DE ESPAÑA-FUNDACIÓN BBVA

Investigadores Jóvenes Informáticos

2020

Por sus contribuciones en el campo de la convergencia entre análisis de grandes volúmenes de datos y computación de altas prestaciones, y por el impacto de sus trabajos en la comunidad científica internacional.

CONTRIBUCIÓN

De la combinación de dos áreas fundamentales de la informática actual, la computación de altas prestaciones y el Big Data, surge el campo al que se dedica Silvina Caíno-Lores. Por un lado, simulaciones o experimentos que necesitan máquinas con un gran rendimiento para acelerar lo máximo posible el cómputo y, por otro, grandes volúmenes de datos que hay que procesar rápidamente. “Cada vez hay mayor necesidad de interrelacionarlas y quedarse con lo mejor de cada una, porque hay nuevas áreas de investigación que empiezan a mostrar requisitos de ambos ecosistemas”, explica la investigadora.

Un buen ejemplo de aplicación podrían ser los vehículos autónomos. “Son un sistema muy complejo en el que hay que simular muchos aspectos del coche y del entorno, que luego hay que analizar para obtener resultados muy rápidos”, indica la investigadora.

Con el objetivo de poder construir y ejecutar aplicaciones híbridas entre Big Data y computación de altas prestaciones, en su tesis desarrolló una arquitectura que permite unir ambas plataformas de la forma más productiva posible. “A través de una interfaz común, vamos haciendo un puzle con lo que necesitamos de ambas”, añade.

Caíno-Lores en la actualidad es investigadora postdoctoral asociada en el departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Tennessee-Knoxville (Estados Unidos). Allí, sus proyectos están orientados al análisis in situ de simulaciones, que consiste en solapar el análisis de datos con la simulación en sí misma para acelerar dichos procesos lo máximo posible.