Amanda Randles es una científica informática estadounidense que es profesora asociada de ciencias biomédicas Alfred Winborne y Victoria Stover Mordecai en la Universidad de Duke . Randles es profesor asociado de ingeniería biomédica con nombramientos secundarios en informática, matemáticas e ingeniería mecánica y ciencia de materiales. Es miembro del Duke Cancer Institute . Sus intereses de investigación incluyen simulación biomédica, aprendizaje automático, dinámica de fluidos computacional y computación de alto rendimiento .
En la escuela secundaria, Randles asistió al Centro de Matemáticas, Ciencias y Tecnología de Utica , donde aprendió programación de computadoras y sus aplicaciones en las ciencias. También participó en la Olimpíada de Ciencias y FIRST Robotics . [1]
Randles asistió a la Universidad de Duke , donde completó una licenciatura en física e informática en 2005. Después de trabajar durante tres años como desarrolladora de software en el proyecto IBM Blue Gene , [1] fue a la Universidad de Harvard para obtener una maestría en informática ( 2010) y un doctorado en física aplicada (2013) [2] asesorado por Efthimios Kaxiras y Hanspeter Pfister . [1] Se le concedió una beca de investigación de posgrado (GRFP) de la NSF y, en 2011, el Instituto Krell le otorgó una beca de posgrado en ciencias computacionales . Posteriormente completó una práctica en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore [2] y fue científica visitante en el laboratorio de Franziska Michor en el Instituto del Cáncer Dana-Farber . [1]
Randles se unió al Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Duke en 2015, donde actualmente se desempeña como Profesora Asociada de Ciencias Biomédicas Alfred Winborne y Victoria Stover Mordecai. [3] Recibió la titularidad en 2023 en Ingeniería Biomédica y tiene nombramientos secundarios en matemáticas, informática y ciencias mecánicas y de materiales. También es miembro del Duke Cancer Institute . [4]
Los intereses de investigación de Randles son la simulación biomédica y la informática de alto rendimiento ; Específicamente, su enfoque es desarrollar herramientas computacionales que puedan examinar el comportamiento de diferentes enfermedades, desde la aterosclerosis hasta el cáncer . [4] Randles y su grupo de investigación han desarrollado un software de simulación de dinámica de fluidos capaz de modelar el flujo sanguíneo a través de un cuerpo humano basándose en tomografías computarizadas y resonancias magnéticas de cuerpo completo , denominado HARVEY en honor al médico William Harvey . Las posibles aplicaciones incluyen examinar cómo las diferentes intervenciones médicas en enfermedades cardiovasculares impactan el sistema circulatorio y modelar el flujo de células cancerosas singulares a través del sistema. [5]
En 2018, Randles fue uno de los diez investigadores seleccionados para probar proyectos basados en simulación en la supercomputadora de exaescala Aurora en 2021, como parte del Programa de Ciencia Temprana Aurora en el Laboratorio Nacional Argonne . [6] [7] Recibió un premio NSF CAREER Award en mayo de 2020 para apoyar su trabajo en HARVEY. [8]
En 2023, recibió el premio NIH Pioneer por apoyar su trabajo combinando dispositivos portátiles con modelos basados en la física. Es miembro de la Academia Nacional de Inventores. Por su trabajo sobre la división del ventilador durante la pandemia de Covid-19, recibió el premio Alexandra Jane Noble Epiphany Science Inspiration Award. En 2014, Randles recibió el premio a la independencia temprana del director de los NIH. [9] Fue incluida en la Lista de Jóvenes Científicos del Foro Económico Mundial de 2015 por su trabajo en el "diseño de aplicaciones paralelas a gran escala dirigidas a problemas de física". [10] En 2017, recibió el premio Grace Murray Hopper y luego fue nombrada miembro del MIT Technology Review Innovators Under 35 , ambos otorgados por su trabajo en HARVEY. [11] [12] En enero de 2024, fue nombrada Miembro Distinguido de la ACM. [13] Recibió el Premio ACM en Computación en 2023 por sus contribuciones a la "salud computacional a través de algoritmos, herramientas y métodos informáticos de alto rendimiento innovadores para diagnosticar y tratar una variedad de enfermedades humanas". [14]
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