Autor: Pedro Antonio Varo Herrero (Grado en Ingeniería Informática - Tecnologías Informáticas)
Tutor: José Luis Guisado Lizar (Departamento: Arquitectura y Tecnología de Computadores)
Co-tutor: Antonio Córdoba Zurita (Departamento: Física de la Materia Condensada)

El trabajo consistió en la realización de una aplicación que implementa en paralelo sobre un cluster de computación de altas prestaciones un algoritmo genético para determinar la dinámica evolutiva de redes de regulación génica, utilizando lenguaje Python y las bibliotecas MPI4Py y MPI.
Se realizaron pruebas de ejecución sobre un cluster con un total de 40 núcleos, demostrando que se obtiene una buena aceleración, midiendo la escalabilidad y probando que el algoritmo paralelo converge hacia soluciones satisfactorias en un número de generaciones muy inferior al algoritmo secuencial.

Un reto adicional ha sido el uso de una tecnología software muy novedosa sobre la cual aún existe poca documentación y muy pocos ejemplos de uso: lenguaje Python más MPI para computación en paralelo sobre clusters.

El trabajo forma parte del “Proyecto Sinergia”, Proyecto de Innovación Docente para la tutela coordinada, por profesores de distintas áreas, de TFG interdisciplinares.

El acto de defensa del Trabajo tuvo el día 16 de julio de 2014 y mereció la calificación de Matrícula de Honor.