ما يفعله العلماء في السحب: من مراقبة بايكال إلى تحليل الجينوم

الغيوم للكرات النارية بدون طيار وتحليل الجينوم

- إجراء العديد من الدراسات للجامعات والعلمية

المنظمات بحاجة خطيرة للغايةقوة الحوسبة هي السبب الأول وراء استخدامهم للمنصات السحابية. أصبحت السحابة بديلاً أكثر مرونة وملاءمة (خاصة للفرق الموزعة جغرافيًا) لشراء أو استئجار المعدات اللازمة.

أمثلة:

فريق السباق في جامعة موسكو التقنية الحكومية ن.استخدم Bauman's (فريق Bauman Racing) القوة السحابية لإنشاء سيارة سباق بدون طيار. يحتوي نظام القيادة المستقل على خوارزمية تتعرف على الأشياء الموجودة على المسار في الوقت الفعلي. هذا يبقي السيارة تتحرك في الاتجاه الصحيح. لمثل هذا الاعتراف ، استخدم المطورون الشبكات العصبية التلافيفية ، وتم تدريب هذه الشبكات العصبية في السحابة.

استخدم فريق Bauman Racing الخدمةML-development (التعلم الآلي) Yandex DataSphere لتدريب شبكتين عصبيتين تعالجان الصور. جعل استخدام هذه الأداة من الممكن زيادة سرعة خوارزميات التعلم بشكل كبير وملاءمتها: لقد مررت إحدى الشبكات العصبية الآن بالفعل 7000 صورة من خلال نفسها ، والثانية - 3000.

مركز تطبيق الأساليب الكمية فييتعاون علم الأحياء في جامعة توبنغن الألمانية في مشاريع أبحاث الجينوم مع خدمة أمازون السحابية - AWS. يستخدم العلماء الألمان السحابة لتحليل عشرات الآلاف من العينات الجينية وتحديد الأنماط المختلفة، مثل الاختلافات في التعبير الجيني بين الأنسجة السليمة والمريضة. وقد أتاح استخدام السحابة تقليل الوقت اللازم للبحث في الجينومات بنسبة 50% وتسريع العمل في المشروع.

التعبير الجيني- عملية التحول الوراثيالمعلومات (تسلسل نيوكليوتيدات الحمض النووي) في الحمض النووي الريبي (RNA) أو البروتين. إن تنظيم التعبير الجيني هو الذي يمنح الخلايا القدرة على التحكم في بنيتها. يؤثر التحكم في خصائص التعبير الجيني على وظائف الجينات الأخرى في جميع أنحاء الكائن الحي.

عد التفاح وابحث عن السرطان وحلل صور الثقب الأسود

اليوم، يوفر موفرو الخدمات السحابية أدوات ملائمة وجاهزة لتطوير التعلم الآلي والعمل مع البيانات - وهذا هو السبب الثاني وراء استخدام المنظمات العلمية للسحابة.

وتشمل هذه الأدوات في المقام الأولخدمات التعلم الآلي: Yandex DataSphere أو Google Cloud ML أو Azure ML. تحظى خدمات عرض البيانات وتصورها بسهولة باهتمام الباحثين: على سبيل المثال ، Yandex DataLens أو Microsoft Power BI. هناك أيضًا المزيد من الأدوات المتخصصة مثل AWS Panorama لتقنيات رؤية الكمبيوتر ، أو Yandex SpeechKit للتعرف على الكلام والتركيب ، أو Google Vision AI لتحليل الصور.

أمثلة:

كلية علم الأحياء ، جامعة موسكو الحكومية ، مع مركز البحوث الفيدرالي الذي سمي على اسماستخدمت Michurin وجامعة Tambov State ومركز VIM للهندسة الزراعية أدوات Yandex.Cloud لإنشاء نظام مراقبة الحديقة. يتم استخدامه لتقدير حجم المحصول والتنبؤ به بدقة أكبر والتخطيط بشكل أكثر كفاءة لسلسلة التوريد الإضافية.

يقوم العلماء بالتحميل إلى وحدة التخزين السحابية Yandex.التقط صورًا سحابية للفواكه واستخدم Yandex DataSphere لإنشاء خوارزمية للتعلم الذاتي: فهي تتعرف على التفاح الفردي على الأشجار وتحسب عددها، وتتعلم أيضًا تحديد مؤشرات مثل كثافة الإزهار ووفرة الحصاد لكل هكتار وجودة الثمار نفسها.

مقرها جمعية السرطان الأمريكيةقامت Google Cloud بتحليل صور مختلفة لأعضاء النساء المصابات بسرطان الثدي وحددت أنماط حدوث وتطور مثل هذه الأورام. استخدم العلماء محرك Cloud ML: حيث أتاح التعلم الآلي إجراء التحليل بشكل أسرع 12 مرة. بالإضافة إلى ذلك، كما لاحظ مؤلفو الدراسة، فإن استخدام السحابة يوفر للعلماء الفرصة لتوسيع نطاق نتائج عملهم واستخدام النتائج في مشاريع أخرى مماثلة.

البحوث الفلكية الدوليةاستخدم مشروع Event Horizon Telescope القوة الحاسوبية لـ Google Cloud لإنشاء الصورة الأولى للثقب الأسود. لإنشاء مثل هذه الصورة ، تمت معالجة كميات هائلة من البيانات الواردة من التلسكوبات: خلال أسبوع الملاحظات ، تم تلقي متوسط ​​350 تيرابايت من البيانات يوميًا. لمعالجة وتحليل مثل هذا الحجم ، احتاج العلماء إلى قوة كبيرة ، لذلك لجأوا إلى استخدام السحابة.

قم بحماية بايكال واستكشف القطع الأثرية وابحث عن الأختام

كما أن دور السحابة في انتقال المشاريع العلمية مهم أيضًاإلى أساليب العمل الأكثر حداثة: من أساليب التحليل القديمة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي. كل شيء مهم هنا: السعة الإضافية المتوفرة في السحابة، والخدمات الفريدة، والخبرة العامة لموفري الخدمات السحابية.

أمثلة:

أحد الأمثلة الواضحة على ذلكالتآزر - التعاون بين Yandex.Cloud و"النقطة رقم 1"، أطول برنامج مراقبة بيئية في روسيا، والذي يراقب صحة بحيرة بايكال منذ 75 عامًا. في الآونة الأخيرة، كان المشروع مهددًا بالإغلاق بسبب نقص الموارد وتقنيات تحليل البيانات القديمة جدًا.

كجزء من المشروع، ياندكس.تعمل Cloud، بالتعاون مع العلماء، على إنشاء نظام ذكي للدعم الرقمي لعملية تحليل عينات المياه باستخدام الذكاء الاصطناعي. ولتدريب خوارزمية قادرة على التعرف على الكائنات الحية الدقيقة في عينات مياه بايكال، قدم العلماء أكثر من ألف صورة لكل نوع من الكائنات الحية الدقيقة. وفي المستقبل، سيتمكن هذا "المساعد الرقمي" من التعرف على ما يصل إلى 400 نوع من العوالق والتعرف على ما يصل إلى 99% من العينات تلقائيًا.

استغلت جامعة ستانفورد الفرصالسحب من AWS لإنشاء قاعدة بيانات للاكتشافات الأثرية: نحن نتحدث عن الاكتشافات المكتشفة أثناء أعمال التنقيب في موقع كاتالهويوك في تركيا. في السابق، كان إنشاء قاعدة بيانات تحتوي على جميع المعلومات حول عنصر ما وتحديثها بانتظام، مع الإشارة إلى الموقع الدقيق للاكتشاف والتفاصيل الأخرى المتعلقة به، يتطلب ساعات طويلة من العمل من قبل العلماء - وكان هذا يستغرق حوالي 20 ساعة في الأسبوع، وكان هناك في كثير من الأحيان الارتباك بسبب التحديثات التي أدخلها أشخاص مختلفون. أدى نقل قاعدة البيانات إلى السحابة إلى جعل عملية تحديث المعلومات أكثر كفاءة.

مثال آخر:استخدمت الإدارة الوطنية الأمريكية للمحيطات والغلاف الجوي السحابة من Microsoft Azure لإنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في دراسة وحماية الأختام القطبية والحيتان البيضاء في ألاسكا. في السابق ، درس علماء الأحياء يدويًا آلاف الصور الجوية وبحثوا عن علامات للحيوانات قيد الدراسة ، والمعلومات خلال هذا الوقت غالبًا ما أصبحت قديمة. الآن ، يتم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للقيام بالمهمة: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة 20 تيرابايت من البيانات التي جمعها العلماء يحدث في السحابة.

إبرام العقود وضمان أمن البيانات

في بعض الأحيان يكون هناك عائق أمام استخدام السحابةقد يكون هناك نقص في الخبرة في التقنيات السحابية: فتوفر الأدوات والخبرة الملائمة من موفري الخدمات السحابية يحل هذه المشكلة إلى حد كبير. تعتقد بعض الجامعات وغيرها من مؤسسات البحث العامة خطأً أنها لا تستطيع إبرام عقود لاستخدام التقنيات السحابية، وهو ما ليس هو الحال في الواقع.

في بعض الحالات ، تفتقر المشاريع البحثيةالموارد المالية. ومع ذلك ، تحتوي العديد من الخدمات السحابية الكبيرة على برامج دعم علمي. في بعض البلدان ، هناك أيضًا مشروعات وطنية يجب أن تعزز استخدام السحابة في العلوم. في العام الماضي ، أطلقت الولايات المتحدة مشروع National Research Cloud بمشاركة 22 جامعة ، بما في ذلك جامعة ستانفورد وجامعة كارنيجي ميلون ، بالإضافة إلى ممثلين عن الحكومة الأمريكية والكونغرس ، وشركات التكنولوجيا بما في ذلك Google و Microsoft و Amazon و IBM. .. . الهدف من المشروع هو توفير الوصول إلى إمكانات السحابة للباحثين والعثور على تمويل لمشاريع مماثلة.

وفي بعض الحالات، قد يشعر العلماء بالقلقمسألة أمن البيانات في السحابة. في الواقع، تتمتع المنصات السحابية الحديثة بعدد من المزايا مقارنة بالبنية التحتية المادية الخاصة بها: يتم توزيع البيانات في جميع أنحاء السحابة، ويتم توزيع مراكز البيانات جغرافيًا، لذلك إذا فشل مركز البيانات الخاص بك، فإن مفهوم السحابة يخفف من ذلك. بالإضافة إلى ذلك، تتم مراقبة أمان النظام الأساسي السحابي باستمرار.

تعمل السحابة أيضًا على تسهيل التعاونفي المشاريع ومشاركة المعرفة: على سبيل المثال، تتيح لك أدوات التعلم الآلي (DataSphere) مشاركة نتائج البحث من خلال حفظ الحالة، حتى يتمكن العلماء الآخرون من تكرار التجربة إذا لزم الأمر.

سيستمر العلم في الانتقال إلى السحابة

جميع المشاريع التي يلجأ مؤلفوها إلى السحابةتتحد الخدمات ، أولاً وقبل كل شيء ، من خلال حقيقة استخدام الأساليب الرياضية وما يرتبط بها من زيادة في متطلبات سرعة وحجم معالجة المعلومات. تأتي المعاهد العلمية إلى السحابة بشكل أساسي للحصول على قوة حوسبة إضافية ، وتبقى بسبب توفر الأدوات الجاهزة والخدمات القابلة للتطوير.

قراءة المزيد:

تسبب تباطؤ دوران الأرض في إطلاق الأكسجين على الكوكب

اكتشاف جسيم جديد في مصادم الهادرونات الكبير

وجد العلماء أقدم مثال على الهندسة التطبيقية