邊緣運算如何緩解生命科學中的挑戰
在強大、可持續和可擴展的基礎設施系統的支持下,生命科學組織已經展示了他們執行令人難以置信的壯舉的能力。在本文中,我們將探討邊緣運算如何實現生命科學創新的下一次飛躍……
對於任何產業而言,擴大規模以滿足意外需求都具有挑戰性。當挑戰不僅針對生產,而且針對生命科學等高科技或先進領域的研究時,至少可以說這項任務是艱鉅的。
2020 年,當全球 Covid-19 大流行的規模為人所知時,生命科學產業進入超速發展。加大研究、大規模測試和疫苗生產的力度,企業發現自己面臨以極快的速度開發新疫苗的前所未有的挑戰。
根據麥肯錫的評論,通常需要長達10 年的時間,只用了一年就完成了;生產15 種候選疫苗,這些候選疫苗獲得了緊急或完全授權,可以在全球各大洲使用。
「可以毫不誇張地說,Covid-19 疫苗的開發和部署正在抓住並激發全世界數百萬甚至數十億人的希望。這是一項將創造歷史的科學、工業、監管和物流成就,」麥肯錫表示。然而,根據輝瑞公司的說法,這種加速只有透過利用關鍵資料基礎設施才能實現,這些基礎設施用於資料收集、聚合、處理和分析,並且可以實現跨不同國家的動態團隊協作、同行評審和監管監督。
拯救生命的科學基礎設施
需要能夠快速擴展此類系統,同時採用新的基礎架構,以確保在靠近資料生成和使用位置的地方提供處理能力。諸如邊緣運算系統之類的系統在這一巨大的努力中發揮了關鍵作用。
此外,英國和愛爾蘭在這場造福全人類的大規模努力中發揮了關鍵作用。例如,作為生命科學中心,愛爾蘭擁有 10 家全球主要生命科學公司,並代表其中的 20 家。此外,英國還擁有大量開創性的生命科學和全球製藥組織,其中許多組織都有誕生於英國或有淵源。麥肯錫將英國稱為全球領導者和“歐洲領先的生物技術中心”,這一點顯而易見,Exscientia、阿斯特捷利康和BioNTech等組織在藥物發現和疾病預防方面處於領先地位。
投資也在這兩個地區持續快速發展。例如,禮來(Eli Lilly)投資 4 億歐元擴大其利默里克(Limerick)設施,這將使該公司能夠擴大其生產創新藥物的能力,從而幫助治療世界上一些最嚴重的疾病。
基因體學的世界領導者
拯救生命研究的另一個重要例子是Wellcome Sanger Institute。該研究所位於英國劍橋附近,利用基因組數據來促進對人類 DNA 的理解。這是一項高度數據密集型操作,可向各種醫療保健和生命科學組織以及商業合作夥伴提供基因組數據。
計算一直是 Sanger 科學的核心,該研究所依賴每天可以產生超過 2TB 數據的基因組定序機器。所有這些都必須在本地儲存、處理和分析,並提供給其他研究機構。
促進該研究所的關鍵組成部分是其資料中心和邊緣運算能力。每台機器每天將超過 2TB 的資料發送回中央資料湖進行初級處理將是繁瑣、不切實際且昂貴的。然而,該研究所擁有自己的專用現場基礎設施來緩解這項挑戰,這是歐洲最大的基因組資料中心,其每個基因組定序儀都受到包括不間斷電源(UPS) 在內的分散式電源保護設備的保護。
資料量和速度使得雲端服務不適合研究所的要求,這意味著其 4MW 資料中心的實體位置至關重要。作為邊緣運算設施,資料中心是科學界和基於校園的商業合作夥伴分析資料和映射的基因組的地方。
在靠近資料產生地的地方擁有主要處理能力的能力使生命科學組織(如研究所)能夠開展其重要工作。擁有可透過單一管理平台管理的可靠、高效的資料中心基礎設施所節省的成本也將有助於研究所降低其資料中心營運成本。反過來,這意味著 Sanger 可以在研究上投入更多資金,以便更快做出新發現。
資料中心和邊緣
然而,邊緣運算系統必須得到強大的資料中心基礎設施的支持,該基礎設施支持可用、可靠、有彈性的基礎設施——其快速部署需要快速擴展的解決方案和新的設計方法。
預製的模組化資料中心配備了最節能的基礎設施設備,使生命科學和生物技術公司能夠靈活地將資料中心放置在他們需要的地方。這些技術的預先設計、預先測試和標準化特性也能夠滿足壓縮的部署時間,但從運行的那一刻起就具有彈性保證。
這些邊緣運算架構的組合,加上強大的、可擴展的、易於部署的模組化資料中心,有能力成倍增加生命科學的努力,朝著過去幾年疫苗成就的規模邁進。
邊緣運算能夠減輕與醫療保健和生命科學相關的風險,因為它能夠在更接近數據生成和使用位置的地方處理數據,從而通過更快的檢測、更小的攻擊面和更快的反應時間來減少受到攻擊的風險。
將雲端的力量與人工智慧和機器學習能力相結合的下一代軟體系統也顯著增強了網路安全。這些工具提供了對關鍵漏洞的全面洞察,其中一些工具能夠主動識別需要修補和現代化的遺留平台。這些全面的監控和管理工具用於邊緣運算和資料中心環境,以確保生命科學基礎設施系統安全、有彈性且不會出現停機和漏洞。
人們不能低估生命科學對全球人口健康和福祉的貢獻。這些組織繼續展現出加強和執行令人難以置信的創新壯舉和保護人類的能力。在能夠與行業的速度、敏捷性和可靠性相匹配的數據基礎設施的支持下,藥物發現和疾病預防方面的創新將繼續保持步伐。
邊緣運算憑藉其支持生命科學現代需求的獨特能力,將確保沒有什麼能阻止轉型的步伐,並確保其影響力繼續造福地球上的每一個人。
以上是邊緣運算如何緩解生命科學中的挑戰的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在
