Linz

Johannes Kepler University Linz

Institute of Bioinformatics / Institut for Machine Learning

Das Institut für Bioinformatik betreibt international renommierte Forschung und bietet eine fundierte Ausbildung in Bioinformatik. Der Forschungsschwerpunkt liegt in der Entwicklung und Anwendung maschinellen Lernens und statistischer Methoden in Biologie und Medizin.

Der Forschungsschwerpunkt des Instituts liegt in folgenden Themnegebieten:

  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Long Short-Term Memory
  • Reinforcement Learning
  • Vision
  • Representational Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Bioinformatik (Genetik, Genomik)

 

Resources

The Supercomputer MACH-2

MACH-2 ist ein Massively Parallel Shared Memory Supercomputer. Das System wurde im Oktober 2017 installiert und ist seit Januar 2018 voll funktionsfähig. MACH-2 ist nach dem österreichischen Physiker und Philosophen Ernst Mach benannt. MACH-2 ist eine Maschine vom Typ SGI UV 3000 der ehemaligen Firma Silicon Graphics International (SGI), jetzt Hewlett Packard Enterprise (HPE). Es gehört zur Klasse der cache coherent Non-Uniform Memory Access (ccNUMA) Architekturen, bei denen es sich um parallele Supercomputer handelt, die ein globales Shared Memory-Modell auf skalierbarer verteilter Hardware implementieren. Der MACH-2 ist in drei Racks dieser Art untergebracht und weist folgende Merkmale auf:

Operator: Scientific Computing Administration

Hardware: 1728 cores, 20 TB global shared memory, 260 TB Speicher

Software: Bioinformatik spezifische Programme

Homepage: MACH-2

 

 

FH Hagenberg

Research group Bioinformatics

In der Bioinformatik unterstützt die FH OÖ-ForscherInnen SpezialistInnen aus den Lebenswissenschaften, wie ÄrztInnen, BiologInnen und GenetikerInnen, mit intelligenten Softwaresystemen zur Analyse molekularbiologischer Daten und zur Simulation von biologischen Prozessen. Bekannte algorithmische Ansätze der Bioinformatik sind Algorithmen für die Genomik, für die Sequenzanalyse, für die Proteomik (Erforschung des Proteoms, d.h. der in einem Lebewesen gefundenen Proteine), für die Strukturbioinformatik, und nicht zuletzt auch die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens in der Analyse biologischer Daten.

 

Ansprechspersonen