


Wie Edge Computing die Herausforderungen in den Biowissenschaften lindert
Biowissenschaftsorganisationen haben ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, unglaubliche Leistungen zu erbringen, unterstützt durch robuste, nachhaltige und skalierbare Infrastruktursysteme. In diesem Artikel untersuchen wir, wie Edge Computing den nächsten Innovationssprung in den Biowissenschaften ermöglichen kann …
Für jede Branche kann die Skalierung zur Befriedigung unerwarteter Anforderungen eine Herausforderung sein. Wenn die Herausforderung nicht nur die Produktion betrifft, sondern auch die Forschung in High-Tech- oder fortgeschrittenen Bereichen wie den Biowissenschaften, ist die Aufgabe gelinde gesagt entmutigend.
Als im Jahr 2020 das Ausmaß der globalen Covid-19-Pandemie bekannt wurde, kam die Life-Science-Branche auf Hochtouren. Durch die zunehmende Forschung, groß angelegte Tests und die Produktion von Impfstoffen stehen Unternehmen bei der rasanten Entwicklung neuer Impfstoffe vor beispiellosen Herausforderungen.
Was normalerweise bis zu 10 Jahre dauern würde, wurde laut einer McKinsey-Studie in nur einem Jahr fertiggestellt; es entstanden 15 Impfstoffkandidaten, die eine Notfall- oder Vollzulassung für den Einsatz auf allen Kontinenten der Welt erhielten.
„Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass die Entwicklung und der Einsatz von Covid-19-Impfstoffen die Hoffnung von Millionen, wenn nicht Milliarden Menschen auf der ganzen Welt wecken. Es handelt sich um eine wissenschaftliche, industrielle, regulatorische und logistische Errungenschaft.“ “ sagte McKinsey. Laut Pfizer ist diese Beschleunigung jedoch nur durch die Nutzung einer kritischen Dateninfrastruktur möglich, die für die Datenerfassung, -aggregation, -verarbeitung und -analyse verwendet wird und eine dynamische Teamzusammenarbeit, Peer-Review und Regulierung in verschiedenen Ländern ermöglicht.
Eine lebensrettende wissenschaftliche Infrastruktur
erfordert die Fähigkeit, solche Systeme schnell zu skalieren und gleichzeitig eine neue Infrastruktur einzuführen, um sicherzustellen, dass die Rechenleistung in der Nähe des Ortes bereitgestellt wird, an dem die Daten generiert und verwendet werden. Systeme wie Edge-Computing-Systeme spielen bei dieser monumentalen Anstrengung eine Schlüsselrolle.
Darüber hinaus spielen Großbritannien und Irland eine Schlüsselrolle bei dieser gewaltigen Anstrengung, die der gesamten Menschheit zugute kommt. Als Life-Science-Zentrum ist Irland beispielsweise die Heimat von zehn der weltweit größten Life-Science-Unternehmen und vertritt 20 von ihnen. Darüber hinaus ist das Vereinigte Königreich die Heimat einer Reihe bahnbrechender Biowissenschafts- und globaler Pharmaunternehmen, von denen viele ihren Ursprung im Vereinigten Königreich haben oder dort ihren Ursprung haben. McKinsey bezeichnet das Vereinigte Königreich als weltweit führend und „Europas führenden Biotech-Hub“, und dies wird deutlich, wenn Organisationen wie Exscientia, AstraZeneca und BioNTech in der Arzneimittelforschung und Krankheitsprävention führend sind.
Auch in diesen beiden Bereichen entwickeln sich die Investitionen weiterhin rasant. Eli Lilly beispielsweise investiert 400 Millionen Euro in die Erweiterung seines Werks in Limerick, wodurch das Unternehmen seine Fähigkeit zur Herstellung innovativer Medikamente zur Behandlung einiger der schwerwiegendsten Krankheiten der Welt erweitern kann.
Weltweit führend in der Genomik
Ein weiteres großartiges Beispiel für lebensrettende Forschung ist das Wellcome Sanger Institute. Das in der Nähe von Cambridge (Großbritannien) ansässige Institut nutzt Genomdaten, um das Verständnis der menschlichen DNA voranzutreiben. Hierbei handelt es sich um einen äußerst datenintensiven Vorgang, der Genomdaten an eine Vielzahl von Gesundheits- und Biowissenschaftsorganisationen sowie an kommerzielle Partner liefert.
Computer waren schon immer das Herzstück der Sanger-Wissenschaft, und das Institut verlässt sich auf Genomsequenzierungsmaschinen, die täglich mehr als 2 TB Daten produzieren können. All dies muss vor Ort gespeichert, verarbeitet und analysiert und anderen Forschungseinrichtungen zur Verfügung gestellt werden.
Eine Schlüsselkomponente zur Förderung des Instituts sind seine Rechenzentrums- und Edge-Computing-Fähigkeiten. Das Zurücksenden von mehr als 2 TB Daten pro Maschine und Tag an einen zentralen Datensee zur Primärverarbeitung wäre umständlich, unpraktisch und teuer. Das Institut verfügt jedoch über eine eigene Infrastruktur vor Ort, um dieser Herausforderung zu begegnen. Es ist das größte Genom-Datenzentrum in Europa und jeder seiner Genomsequenzierer ist durch dezentrale Stromversorgungsgeräte einschließlich unterbrechungsfreier Stromversorgung (USV) geschützt.
Datenmengen und -geschwindigkeiten machen Cloud-Dienste für die Anforderungen des Instituts ungeeignet, sodass der physische Standort seines 4-MW-Rechenzentrums von entscheidender Bedeutung ist. Als Edge-Computing-Einrichtung ist das Rechenzentrum der Ort, an dem die wissenschaftliche Gemeinschaft und kommerzielle Partner auf dem Campus Daten analysieren und Genome kartieren.
Die Möglichkeit, über primäre Rechenleistung in der Nähe des Ortes zu verfügen, an dem die Daten generiert werden, ermöglicht es Life-Science-Organisationen wie Forschungsinstituten, ihre wichtige Arbeit auszuführen. Die Kosteneinsparungen durch eine zuverlässige, effiziente Rechenzentrumsinfrastruktur, die über eine zentrale Schnittstelle verwaltet werden kann, werden dem Institut auch dabei helfen, die Betriebskosten seines Rechenzentrums zu senken. Dies bedeutet wiederum, dass Sanger mehr in die Forschung investieren kann, um schneller neue Entdeckungen zu machen.
Rechenzentrum und Edge
Edge-Computing-Systeme müssen jedoch von einer robusten Rechenzentrumsinfrastruktur unterstützt werden, die eine verfügbare, zuverlässige und belastbare Infrastruktur ermöglicht – deren schnelle Bereitstellung schnell skalierbare Lösungen und neue Designmethoden erfordert.
Vorgefertigte modulare Rechenzentren, die mit der energieeffizientesten Infrastrukturausrüstung ausgestattet sind und Life-Science- und Biotech-Unternehmen die Flexibilität geben, Rechenzentren dort zu platzieren, wo sie sie benötigen. Der vorgefertigte, vorab getestete und standardisierte Charakter dieser Technologien ermöglicht auch verkürzte Bereitstellungszeiten, jedoch mit garantierter Ausfallsicherheit ab dem Moment ihrer Ausführung.
Die Kombination dieser Edge-Computing-Architekturen, gepaart mit leistungsstarken, skalierbaren und einfach bereitzustellenden modularen Rechenzentren, bietet die Möglichkeit, die Bemühungen in den Biowissenschaften exponentiell zu steigern und das Ausmaß der Impfstofferfolge der letzten Jahre zu erreichen.
Edge Computing kann die mit dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften verbundenen Risiken mindern, indem Daten näher an dem Ort verarbeitet werden, an dem sie generiert und verwendet werden. Dies führt zu einer schnelleren Erkennung, einer kleineren Angriffsfläche und schnelleren Reaktionszeiten, um das Angriffsrisiko zu verringern.
Die Cybersicherheit wird auch durch Softwaresysteme der nächsten Generation, die die Leistungsfähigkeit der Cloud mit künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernfunktionen kombinieren, erheblich verbessert. Diese Tools bieten umfassende Einblicke in kritische Schwachstellen und einige sind in der Lage, proaktiv ältere Plattformen zu identifizieren, die gepatcht und modernisiert werden müssen. Diese umfassenden Überwachungs- und Verwaltungstools werden in Edge-Computing- und Rechenzentrumsumgebungen eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Infrastruktursysteme der Biowissenschaften sicher, belastbar und frei von Ausfallzeiten und Schwachstellen sind.
Man kann den Beitrag der Biowissenschaften zur Gesundheit und zum Wohlbefinden der Weltbevölkerung nicht unterschätzen. Diese Organisationen beweisen weiterhin die Fähigkeit, unglaubliche Innovationsleistungen und den Schutz der Menschheit zu erbringen. Die Innovation in der Arzneimittelforschung und Krankheitsprävention wird weiterhin Schritt halten, unterstützt durch eine Dateninfrastruktur, die der Geschwindigkeit, Agilität und Zuverlässigkeit der Branche entspricht.
Edge Computing mit seiner einzigartigen Fähigkeit, die modernen Anforderungen der Biowissenschaften zu unterstützen, wird sicherstellen, dass nichts das Tempo der Transformation aufhalten kann und dass ihre Auswirkungen weiterhin allen Menschen auf dem Planeten zugute kommen.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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