Los investigadores e ingenieros de la Fundación COMPUTAEX, Javier Corral y Felipe Lemus, presentarán dos ponencias en las XXX Jornadas de Paralelismo, en el marco de las Jornadas SARTECO 2019, organizadas por la Sociedad de Arquitectura y Tecnología de Computadores y la Universidad de Extremadura, que se están desarrollando entre el 18 y el 20 de septiembre en Cáceres.
Durante la mañana del miércoles 11 de septiembre ha tenido lugar en Cáceres, en la sede de la Fundación Mercedes Calles y Carlos Ballesteros (MCCB), la Asamblea General de la Asociación Extremeña de Fundaciones (AFEX), de la que forma parte COMPUTAEX y que reúne a las Fundaciones más representativas de la región.
Del 17 al 19 de septiembre, se desarrollará en la Escuela Politécnica de Cáceres el curso "Internet of Things (IoT), BigData, Machine Learning y Blockchain para revolucionar el sector agroganadero", organizado por la Cátedra Telefónica de la Universidad de Extremadura, y enmarcado en la XX edición de los Cursos Internacionales de Verano de la Universidad de Extremadura. Su objetivo principal es determinar del estado actual del desarrollo tecnológico en agrotecnología, la identificación de nuevos nichos de mercado, así como la formación en tecnología específica sobre Big data, Internet de las cosas, Blockchain y Machine Learning.
La Red Española de Supercomputación (RES), a la que pertenece COMPUTAEX, celebrará su 13ª Conferencia de Usuarios en Zaragoza los días 18 y 19 de septiembre de 2019, tiene como objetivo promover la interacción entre las empresas y organizaciones que trabajan en tecnologías HPC con los usuarios finales, incluyendo sesiones técnicas y científicas, y abarcando un amplio rango de intereses y temáticas como Deep Learning, Machine Learning, Exascale Era y Big Data, entre otros.
El proyecto HeritaGen (Ultrasecuenciación y supercomputación para la unificación del patrimonio genealógico y genético extremeño. Aplicación al estudio de enfermedades hereditarias), que está siendo desarrollado en CénitS, tiene como objetivo principal unificar fuentes de información heterogéneas para el estudio de enfermedades hereditarias y reducir la ratio de variables de significado incierto detectadas en estudios de secuenciación masiva.
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