Desmond Kabus ist wissenschaftlicher Softwareentwickler und Computerforscher mit den Schwerpunkten GPU-beschleunigte Simulation, maschinelles Lernen und datengestützte Modellierung der kardialen Elektrophysiologie.

Er verfügt über einen doppelten Doktortitel: einen Doctor of Science in Mathematik von der KU Leuven und einen Doctor of Philosophy in Medizin vom Medizinischen Zentrum der Universität Leiden – das Ergebnis eines vierjährigen gemeinsamen Programms zur Entwicklung von Berechnungswerkzeugen für die Untersuchung und Vorhersage von Herzrhythmusstörungen. Er absolvierte seine Postdoktorandenforschung am Mathematischen Institut der Universität Leiden und am Labor für Experimentelle Kardiologie am LUMC, wo er gemeinsam mit Klinikern und Zellbiologen auf dem Weg zu personalisierten digitalen Herz-Zwillinge arbeitete.

Sein Hintergrund liegt in der Physik: Er studierte an der Ruhr-Universität Bochum und schloss sein Studium mit einem Master of Science mit Auszeichnung ab, wobei sein Schwerpunkt auf Plasmaphysik und Computerphysik lag. Sein Interesse an der kardialen Elektrophysiologie wuchs aus seinen Bachelor- und Masterarbeiten zu numerischen Methoden für Reaktions-Diffusions-Systeme und treibt seine Forschung seitdem an.

Während seiner Promotion und Postdoc-Zeit entwarf und entwickelte Desmond drei produktionsreife Open-Source-Simulationstools – insbesondere Pigreads, einen Python-integrierten, GPU-beschleunigten Reaktions-Diffusions-Löser, den er eigenhändig entwickelte und der bis zu 25-mal schneller läuft als vergleichbare Tools. Diese Softwarepakete werden von Forschungsgruppen in den Niederlanden, Belgien und Deutschland genutzt. Er hat neun Fachpublikationen in den Bereichen angewandte Mathematik, Computerphysik und Kardiologie veröffentlicht und seine Arbeiten auf internationalen Konferenzen sowie bei Abteilungssitzungen am LUMC vorgestellt.

Nun möchte er diese Kombination aus fundierten mathematischen Grundlagen, praktischer Softwareentwicklung und biomedizinischem Fachwissen in die Industrie einbringen – sei es in den Bereichen wissenschaftliche Softwareentwicklung, maschinelles Lernen für die Biowissenschaften oder Digital-Twin- und Simulationstechnik.