エッジ コンピューティングがライフ サイエンスの課題をどのように軽減するか
ライフ サイエンス組織は、堅牢で持続可能でスケーラブルなインフラストラクチャ システムに支えられて、驚くべき偉業を達成できる能力を実証してきました。この記事では、エッジ コンピューティングがどのようにライフ サイエンス イノベーションの次の飛躍を可能にするのかを探ります…
どの業界にとっても、予期せぬ需要に対応するためのスケーリングは困難な場合があります。課題が生産だけでなく、ライフサイエンスなどのハイテク分野や先端分野の研究でもある場合、その作業は、控えめに言っても気が遠くなるようなものです。
2020 年、新型コロナウイルス感染症 (Covid-19) の世界的なパンデミックの規模が明らかになり、ライフ サイエンス業界は過熱状態になりました。研究、大規模な試験、ワクチン生産が増加しており、企業は猛烈なスピードで新しいワクチンを開発するという前例のない課題に直面していることに気づきました。
マッキンゼーのレビューによると、通常は10年かかる作業がわずか1年で完了し、世界中のすべての大陸での使用について緊急または完全な認可を受けた15のワクチン候補が生産された。
「新型コロナウイルス感染症ワクチンの開発と展開は、世界中の数十億ではないにしても、何百万もの人々の希望を捉え、鼓舞していると言っても過言ではありません。これは歴史を作る科学であり、産業、規制、物流における成果です」とマッキンゼーは述べた。しかし、ファイザーによれば、この加速は、データの収集、集約、処理、分析に使用され、動的なチームコラボレーション、ピアレビュー、および各国の監督をまたがる規制を可能にする重要なデータインフラストラクチャを活用することによってのみ可能です。
人命を救う科学インフラストラクチャ
データが生成され使用される場所の近くで処理能力が確実に提供されるように、新しいインフラストラクチャを導入しながら、このようなシステムを迅速に拡張できる必要があります。エッジ コンピューティング システムなどのシステムは、この記念碑的な取り組みにおいて重要な役割を果たします。
さらに、英国とアイルランドは、全人類に利益をもたらすこの大規模な取り組みにおいて重要な役割を果たしています。たとえば、ライフ サイエンスの拠点であるアイルランドには、世界の主要なライフ サイエンス企業 10 社が本拠地を置き、そのうち 20 社を代表しています。さらに、英国には数多くの先駆的なライフサイエンスや世界的な製薬企業の本拠地があり、その多くは英国で生まれたか英国にルーツを持っています。マッキンゼーは英国を世界的リーダーであり「欧州有数のバイオテクノロジーハブ」と呼んでいますが、これはエクスシエンシア、アストラゼネカ、BioNTech などの組織が創薬や疾病予防の分野で先頭に立っていることからも明らかです。
投資もこれら 2 つの分野で急速に発展し続けています。例えば、イーライリリーはリムリック施設の拡張に4億ユーロを投資しており、これにより同社は世界で最も深刻な病気のいくつかの治療に役立つ革新的な医薬品を生産する能力を拡大できるようになる。
ゲノミクスの世界的リーダー
救命研究のもう 1 つの重要な例は、ウェルカム サンガー研究所です。この研究所は英国ケンブリッジ近郊に拠点を置き、ゲノムデータを使用してヒト DNA の理解を進めています。これは、ゲノム データをさまざまなヘルスケアおよびライフ サイエンス組織や商業パートナーに提供する、非常にデータ集約的な操作です。
コンピューティングは常にサンガー科学の中心であり、同研究所は毎日 2 テラバイトを超えるデータを生成できるゲノム配列決定マシンに依存しています。これらすべてはローカルで保存、処理、分析され、他の研究機関が利用できるようにする必要があります。
同研究所を推進する重要な要素は、データセンターとエッジ コンピューティング機能です。一次処理のためにマシンごとに 1 日あたり 2 TB を超えるデータを中央のデータ レイクに送り返すことは、煩雑で非現実的であり、費用もかかります。しかし、この研究所はこの課題を軽減するための独自の専用オンサイトインフラストラクチャを備えており、ヨーロッパ最大のゲノムデータセンターであり、その各ゲノムシーケンサーは無停電電源装置 (UPS) を含む分散電源装置によって保護されています。
データの量と速度により、クラウド サービスは研究所の要件に適さなくなりました。つまり、4MW データ センターの物理的な場所が重要でした。エッジ コンピューティング施設としてのデータ センターは、科学コミュニティとキャンパスを拠点とする商業パートナーがデータを分析し、ゲノムをマッピングする場所です。
データが生成される場所の近くに一次処理能力を備えているため、研究機関などのライフ サイエンス組織は重要な作業を実行できます。単一画面から管理できる、信頼性が高く効率的なデータセンター インフラストラクチャによるコスト削減も、同研究所のデータセンター運営コストの削減に役立ちます。これは、サンガー氏が研究により多くの投資を行って、新たな発見をより迅速に行えることを意味します。
データセンターとエッジ
ただし、エッジ コンピューティング システムは、可用性、信頼性、復元力に優れたインフラストラクチャとその迅速な導入をサポートする堅牢なデータセンター インフラストラクチャによってサポートされる必要があります。迅速に拡張可能なソリューションと新しい設計アプローチが必要です。
プレハブモジュラーデータセンターには、最もエネルギー効率の高いインフラ設備が装備されており、ライフサイエンス企業やバイオテクノロジー企業が必要な場所にデータセンターを柔軟に設置できるようになります。これらのテクノロジーは事前に設計され、事前にテストされ、標準化されているため、導入時間の短縮が可能になりますが、実行した瞬間から復元力が保証されます。
これらのエッジ コンピューティング アーキテクチャと、強力でスケーラブルで導入が簡単なモジュラー データ センターを組み合わせることで、過去数年間のワクチン成果の規模に向けてライフ サイエンスの取り組みを飛躍的に増やすことができます。 。
エッジ コンピューティングは、データが生成および使用される場所の近くでデータを処理することで、ヘルスケアとライフ サイエンスに関連するリスクを軽減できます。これにより、より迅速な検出が可能になり、攻撃対象領域が縮小され、攻撃のリスクが軽減されます。 。
サイバーセキュリティは、クラウドの力と人工知能および機械学習機能を組み合わせた次世代ソフトウェア システムによっても大幅に強化されます。これらのツールは、重大な脆弱性に関する包括的な洞察を提供し、パッチ適用と最新化が必要なレガシー プラットフォームをプロアクティブに特定できるツールもあります。これらの包括的な監視および管理ツールは、ライフ サイエンス インフラストラクチャ システムが安全で回復力があり、ダウンタイムや脆弱性がないことを保証するために、エッジ コンピューティングおよびデータ センター環境で使用されます。
世界人口の健康と幸福に対するライフサイエンスの貢献を過小評価することはできません。これらの組織は、イノベーションと人類保護という驚異的な偉業をさらに強化して実行する能力を実証し続けています。創薬と疾病予防におけるイノベーションは、業界のスピード、機敏性、信頼性に匹敵するデータ インフラストラクチャに支えられ、今後もペースを維持していきます。
エッジ コンピューティングは、ライフ サイエンスの現代的なニーズをサポートする独自の能力を備えており、変革のペースを止めることはできず、その影響は地球上のすべての人々に利益をもたらし続けます。
以上がエッジ コンピューティングがライフ サイエンスの課題をどのように軽減するかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
