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Comment l'informatique de pointe atténue les défis des sciences de la vie
Comment l'informatique de pointe atténue les défis des sciences de la vie
Les organisations des sciences de la vie ont démontré leur capacité à réaliser des exploits incroyables, soutenues par des systèmes d'infrastructure robustes, durables et évolutifs. Dans cet article, nous explorons comment l'informatique de pointe peut permettre le prochain bond en avant dans l'innovation dans les sciences de la vie…
Pour tout secteur, évoluer pour répondre à des demandes inattendues peut être un défi. Lorsque le défi ne concerne pas seulement la production, mais également la recherche dans des domaines de haute technologie ou avancés tels que les sciences de la vie, la tâche est pour le moins ardue.
En 2020, lorsque l’ampleur de la pandémie mondiale de Covid-19 a été connue, l’industrie des sciences de la vie est passée à la vitesse supérieure. En intensifiant la recherche, les tests à grande échelle et la production de vaccins, les entreprises se retrouvent confrontées à des défis sans précédent pour développer de nouveaux vaccins à une vitesse vertigineuse.
Ce qui prendrait normalement jusqu'à 10 ans a été réalisé en un an seulement, selon une étude de McKinsey ; la production de 15 candidats vaccins a reçu une autorisation d'urgence ou complète pour une utilisation sur tous les continents du monde.
« Il n’est pas exagéré de dire que le développement et le déploiement de vaccins contre le Covid-19 suscitent et inspirent l’espoir de millions, voire de milliards de personnes dans le monde. Il s’agit d’une réussite scientifique, industrielle, réglementaire et logistique. ", a déclaré McKinsey. Cependant, selon Pfizer, cette accélération n'est possible qu'en tirant parti de l'infrastructure de données critiques utilisée pour la collecte, l'agrégation, le traitement et l'analyse des données et permettant une collaboration dynamique en équipe, un examen par les pairs et une réglementation dans différents pays.
Une infrastructure scientifique qui sauve des vies
nécessite la capacité de faire évoluer rapidement ces systèmes tout en adoptant de nouvelles infrastructures pour garantir que la puissance de traitement est fournie à proximité de l'endroit où les données sont générées et utilisées. Les systèmes tels que les systèmes informatiques de pointe jouent un rôle clé dans cet effort monumental.
De plus, le Royaume-Uni et l’Irlande jouent un rôle clé dans cet effort massif qui profite à toute l’humanité. Par exemple, en tant que pôle des sciences de la vie, l'Irlande abrite 10 des plus grandes entreprises mondiales des sciences de la vie et représente 20 d'entre elles. En outre, le Royaume-Uni abrite un certain nombre d’organisations pionnières dans le domaine des sciences de la vie et de l’industrie pharmaceutique mondiale, dont beaucoup sont nées ou ont des racines au Royaume-Uni. McKinsey qualifie le Royaume-Uni de leader mondial et de « premier pôle biotechnologique d’Europe », ce qui est évident avec des organisations telles qu’Exscientia, AstraZeneca et BioNTech qui ouvrent la voie en matière de découverte de médicaments et de prévention des maladies.
Les investissements continuent également de se développer rapidement dans ces deux domaines. Eli Lilly, par exemple, investit 400 millions d'euros pour agrandir ses installations de Limerick, ce qui permettra à l'entreprise d'étendre sa capacité à produire des médicaments innovants pour aider à traiter certaines des maladies les plus graves au monde.
Leader mondial de la génomique
Un autre excellent exemple de recherche qui sauve des vies est le Wellcome Sanger Institute. L'institut, basé près de Cambridge, au Royaume-Uni, utilise des données génomiques pour faire progresser la compréhension de l'ADN humain. Il s’agit d’une opération très gourmande en données qui fournit des données génomiques à diverses organisations de soins de santé et des sciences de la vie ainsi qu’à des partenaires commerciaux.
L'informatique a toujours été au cœur de la science Sanger, et l'institut s'appuie sur des machines de séquençage du génome capables de produire plus de 2 To de données chaque jour. Tout cela doit être stocké, traité et analysé localement et mis à la disposition d’autres institutions de recherche.
Un élément clé de la promotion de l'institut est son centre de données et ses capacités informatiques de pointe. Renvoyer plus de 2 To de données par machine et par jour vers un lac de données central pour le traitement primaire serait fastidieux, peu pratique et coûteux. Cependant, l'institut dispose de sa propre infrastructure sur site dédiée pour atténuer ce défi. Il s'agit du plus grand centre de données génomiques d'Europe et chacun de ses séquenceurs génomiques est protégé par un équipement d'alimentation électrique distribué, notamment une protection par alimentation sans interruption (UPS).
Les volumes et les vitesses de données rendent les services cloud inadaptés aux besoins de l'institut, ce qui signifie que l'emplacement physique de son centre de données de 4 MW est crucial. En tant qu'installation informatique de pointe, le centre de données est l'endroit où la communauté scientifique et les partenaires commerciaux basés sur le campus analysent les données et cartographient les génomes.
La possibilité de disposer d'une puissance de traitement primaire à proximité de l'endroit où les données sont générées permet aux organisations des sciences de la vie, telles que les instituts de recherche, de mener à bien leurs travaux importants. Les économies réalisées grâce à une infrastructure de centre de données fiable et efficace, pouvant être gérée à partir d'un seul panneau de verre, aideront également l'institut à réduire les coûts d'exploitation de son centre de données. En retour, cela signifie que Sanger peut investir davantage dans la recherche pour réaliser de nouvelles découvertes plus rapidement.
Data Center et Edge
Cependant, les systèmes informatiques de pointe doivent être soutenus par une infrastructure de centre de données robuste qui permet une infrastructure disponible, fiable et résiliente - dont le déploiement rapide nécessite des solutions rapidement évolutives et une nouvelle méthode de conception.
Centres de données modulaires préfabriqués équipés des équipements d'infrastructure les plus économes en énergie, offrant aux entreprises des sciences de la vie et de la biotechnologie la flexibilité de placer les centres de données là où elles en ont besoin. La nature pré-conçue, pré-testée et standardisée de ces technologies permet également des délais de déploiement compressés mais avec une résilience garantie dès leur exécution.
La combinaison de ces architectures informatiques de pointe, associée à des centres de données modulaires puissants, évolutifs et faciles à déployer, a la capacité d'augmenter de manière exponentielle les efforts dans les sciences de la vie pour atteindre l'ampleur des réalisations vaccinales de ces dernières années.
L'informatique de pointe peut atténuer les risques associés aux soins de santé et aux sciences de la vie en traitant les données plus près de l'endroit où elles sont générées et utilisées, ce qui entraîne une détection plus rapide, une surface d'attaque plus petite et des temps de réponse plus rapides pour réduire le risque d'attaque.
La cybersécurité est également considérablement renforcée par les systèmes logiciels de nouvelle génération qui combinent la puissance du cloud avec l'intelligence artificielle et les capacités d'apprentissage automatique. Ces outils fournissent un aperçu complet des vulnérabilités critiques, certains étant capables d'identifier de manière proactive les plates-formes existantes qui nécessitent des correctifs et une modernisation. Ces outils complets de surveillance et de gestion sont utilisés dans les environnements informatiques de pointe et de centres de données pour garantir que les systèmes d'infrastructure des sciences de la vie sont sécurisés, résilients et exempts de temps d'arrêt et de vulnérabilités.
On ne peut sous-estimer la contribution des sciences de la vie à la santé et au bien-être de la population mondiale. Ces organisations continuent de démontrer leur capacité à intensifier leurs efforts et à réaliser d’incroyables exploits en matière d’innovation et de protection de l’humanité. L'innovation dans la découverte de médicaments et la prévention des maladies continuera à suivre le rythme, soutenue par une infrastructure de données à la hauteur de la vitesse, de l'agilité et de la fiabilité du secteur.
L'informatique de pointe, avec sa capacité unique à répondre aux besoins modernes des sciences de la vie, garantira que rien ne puisse arrêter le rythme de la transformation et que son impact continue de bénéficier à tous sur la planète.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
La tendance à combiner le framework Java et l'edge computing
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Les frameworks Java sont combinés avec l'informatique de pointe pour permettre des applications innovantes. Ils créent de nouvelles opportunités pour l'Internet des objets, les villes intelligentes et d'autres domaines en réduisant la latence, en améliorant la sécurité des données et en optimisant les coûts. Les principales étapes d'intégration comprennent la sélection d'une plate-forme informatique de pointe, le déploiement d'applications Java, la gestion des appareils de pointe et l'intégration dans le cloud. Les avantages de cette combinaison incluent une latence réduite, la localisation des données, l'optimisation des coûts, l'évolutivité et la résilience.
