Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Grid systems and their applications to biomedical science — Systemy gridowe i ich zastosowania w naukach biomedycznych / Maciej MALAWSKI, Tomasz SZEPIENIEC, Irena Roterman-Konieczna // Bio-Algorithms and Med-Systems / Jagiellonian University. Medical College ; ISSN 1895-9091 . — 2006 — vol. 2 no. 3, s. 43–46. — Bibliogr. s. 46, Abstr., Streszcz.
Autorzy (3)
- AGHMalawski Maciej
- AGHSzepieniec Tomasz
- Roterman-Konieczna Irena
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 31840 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2007-02-28 |
| Tekst źródłowy | URL |
| Rok publikacji | 2006 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Bio-Algorithms and Med-Systems |
Streszczenie
Celem artykułu jest przedstawienie podstawowych zagadnień dotyczących systemów gridowych i ich zastosowań w naukach biologicznych i medycznych. Ideą systemów gridowych jest współdzielenie zasobów pomiędzy rozproszonymi ośrodkami komputerowymi na świecie, w celu efektywniejszego wykorzystania ich mocy obliczeniowej i umożliwienia realizacji zadań wymagających współpracy pomiędzy wieloma grupami naukowców. Aplikacje mogące wykorzystać potencjalne możliwości gridu to takie obliczenia, które dają się wykonać w sposób równoległy, czyli dają się podzielić na większą ilość zadań do wykonania. Systemy gridowe umożliwiają automatyczne przydzielanie zadań do dostępnych zasobów obliczeniowych oraz przesyłanie danych w obrębie gridu. Obecnie największa na świecie infrastruktura gridowa projektu EGEE dysponuje 30000 procesorów i 14 PB danych w 180 ośrodkach w 42 krajach świata. Przykładami biomedycznych aplikacji gridowych są symulacje struktury białek, testowanie leków przeciwko wirusom ptasiej grypy, symulacje przepływu w układzie krwionośnym pacjenta a także analizy statystyczne i epidemiologiczne na dużych klinicznych zbiorach danych.
Abstract
In this paper we briefly introduced the current developments in e-science and the potential the Grid technology can bring to the scientific community in terms of sharing computing power, access to scientific data and supporting collaboration. After high energy physics, which was the pioneering science exploiting the benefits of grid systems, now also the biomedical sciences are beginning to join the Grid community. The important issue is that the adaptation of applications to the grid requires some effort; therefore a close collaboration between computer scientists (grid experts) and domain scientists becomes a crucial factor to success. What makes the collaboration between biomedical and grid computing community especially promising and challenging is the fact that the complexity of the biological systems is so high, that even the largest computing infrastructure such as EGEE project is not powerful enough to solve all the problems of biomedical science. This still requires a lot of interesting scientific work in the development of new bio-algorithms and grid technologies to support them.
