El investigador del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC) David Carrera, líder del grupo de Data Centric Computing, ha sido galardonado con una medalla de los premios "Agustín de Betancourt" para jóvenes investigadores que concede la Real Academia de Ingeniería (RAI).
La Comisión de Premios de la RAI ha valorado y destacado de David Carrera sus contribuciones a la Ingeniería Informática en el área de la gestión y optimización de infraestructuras para cargas de trabajo intensivas en datos y su amplia colaboración con empresas de referencia a nivel mundial en el campo de la Informática.
El premio Agustín de Betancourt y Molina reconoce los investigadores o profesionales que hayan realizado contribuciones originales y relevantes en cualquiera de los ámbitos de la ingeniería, valorando específicamente los aspectos relacionados con la transferencia de tecnología.
Sobre David Carrera y su investigación
David Carrera es profesor contratado doctor del Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universidad Politècnica de Catalunya (UPC), y es también el responsable del grupo de investigación Data-Centric Computing del BSC. Carrera ha sido galardonado con un ERC Starting Grant en 2014 por el proyecto HiEST. También fue reconocido con el premio ICREA Academia en 2015. El Consejo Europeo de Investigación (ERC) volvió a reconocer, en 2017, su actividad de investigación con un ERC Proof of Concept para el proyecto Hi-OMICS. En el año 2018, un proyecto liderado por el Dr. Carrera fue seleccionado por el programa MIT-Spain "la Caixa" Foundation Seed Fund que promueve la investigación de frontera, fomentando la colaboración entre las instituciones españolas y el Massachusetts Institute of Technology (MIT). En 2018 fundó NearbyComputing SL, una start-up centrada en la orquestación de los servicios 5G y el Internet de las Cosas (IOT por sus siglas en inglés).
El Dr. Carrera y su equipo tienen una profunda experiencia en la definición de estrategias para la colocación de tareas y la modelización de rendimiento para conjuntos heterogéneos de cargas de trabajo. También tienen una gran experiencia en las estrategias de ubicación de datos para la ejecución de cargas de análisis de datos. Los resultados de sus actividades de investigación han atraído el interés de los principales actores industriales del sector en los últimos años.
