Wolken voor onbemande vuurballen en genoomanalyse
Om veel studies uit te voeren voor universiteiten en wetenschappelijk
Voorbeelden:
Het raceteam van de Technische Staatsuniversiteit van Moskou N.E.Bauman's (Bauman Racing Team) gebruikte cloudkracht om een onbemande racewagen te maken. Het autonoom rijdende systeem heeft een algoritme dat objecten op de baan in realtime herkent. Hierdoor blijft de auto in de goede richting rijden. Voor een dergelijke herkenning gebruikten de ontwikkelaars convolutionele neurale netwerken en de training van deze neurale netwerken vond plaats in de cloud.
Het Bauman Racing Team gebruikte de serviceML-ontwikkeling (Machine learning) Yandex DataSphere voor het trainen van twee neurale netwerken die beelden verwerken. Het gebruik van deze tool maakte het mogelijk om de snelheid en het gemak van leeralgoritmen aanzienlijk te verhogen: nu al heeft een van de neurale netwerken 7.000 afbeeldingen door zichzelf geleid en de tweede - 3.000.
Centrum voor de toepassing van kwantitatieve methoden inBiologie aan de Duitse Universiteit van Tübingen werkt aan haar genoomonderzoeksprojecten samen met de clouddienst van Amazon - AWS. Duitse wetenschappers gebruiken de cloud om tienduizenden genetische monsters te analyseren en verschillende patronen te identificeren, zoals verschillen in genexpressie tussen gezond en ziek weefsel. Het gebruik van de cloud maakte het mogelijk om de tijd voor het onderzoeken van genomen met 50% te verkorten en de werkzaamheden aan het project te versnellen.
Genexpressie- het proces van erfelijke transformatieinformatie (DNA-nucleotidesequentie) in RNA of eiwit. Het is de regulatie van genexpressie die cellen het vermogen geeft om hun structuur te controleren. Controle van genexpressiekenmerken beïnvloedt de functies van andere genen in het hele organisme.
Tel appels, zoek naar kanker en analyseer beelden van een zwart gat
Tegenwoordig bieden cloudproviders handige, kant-en-klare tools voor ML-ontwikkeling en het werken met data - en dit is de tweede reden waarom wetenschappelijke organisaties de cloud gaan gebruiken.
Deze tools omvatten voornamelijk:services voor machine learning: Yandex DataSphere, Google Cloud ML of Azure ML. Services voor het eenvoudig bekijken en visualiseren van data zijn interessant voor onderzoekers: bijvoorbeeld Yandex DataLens of Microsoft Power BI. Er zijn ook meer gespecialiseerde tools zoals AWS Panorama voor computervisietechnologieën, Yandex SpeechKit voor spraakherkenning en synthese, of Google Vision AI voor beeldanalyse.
Voorbeelden:
Faculteit Biologie, Staatsuniversiteit van Moskou, samen met het vernoemde Federale OnderzoekscentrumMichurin, Tambov State University en het VIM agro-engineeringcentrum gebruikten Yandex.Cloud-tools om een tuinmonitoringsysteem te creëren. Het wordt gebruikt om het volume van de oogst nauwkeuriger in te schatten en te voorspellen en om de verdere toeleveringsketen efficiënter te plannen.
Wetenschappers uploaden naar Yandex-cloudopslag.Maak foto's van fruit in de cloud en gebruik Yandex DataSphere om een zelflerend algoritme te creëren: het herkent individuele appels aan bomen en telt hun aantal, en leert ook indicatoren te bepalen zoals bloeiintensiteit, oogstovervloed per hectare en de kwaliteit van de vruchten zelf.
Gebaseerd op de Amerikaanse KankerverenigingGoogle Cloud analyseerde verschillende afbeeldingen van de organen van vrouwen met borstkanker en identificeerde patronen in het optreden en de ontwikkeling van dergelijke tumoren. Wetenschappers gebruikten Cloud ML Engine: machine learning maakte het mogelijk om analyses 12 keer sneller uit te voeren. Bovendien biedt het gebruik van de cloud, zoals de auteurs van het onderzoek opmerken, wetenschappers de mogelijkheid om de resultaten van hun werk te schalen en de bevindingen in andere soortgelijke projecten te gebruiken.
Internationaal astronomisch onderzoekHet Event Horizon Telescope-project gebruikte de rekenkracht van Google Cloud om de eerste afbeelding van een zwart gat te maken. Om zo'n afbeelding te maken, werden enorme hoeveelheden gegevens van telescopen verwerkt: tijdens de week van waarnemingen werd dagelijks gemiddeld 350 TB aan gegevens ontvangen. Om zo'n volume te verwerken en te analyseren, hadden wetenschappers veel kracht nodig, dus gingen ze over op het gebruik van de cloud.
Bescherm Baikal, verken artefacten en zoek naar zeehonden
Ook de rol van de cloud in de transitie van wetenschappelijke projecten is belangrijknaar modernere werkmethoden: van verouderde analysemethoden tot het gebruik van kunstmatige intelligentie. Alles telt hier: de extra capaciteit die beschikbaar is in de cloud, unieke diensten en de algemene expertise van cloudaanbieders.
Voorbeelden:
Eén van de meest voor de hand liggende voorbeelden hiervansynergie - samenwerking tussen Yandex.Cloud en “Point No. 1”, het langste milieumonitoringprogramma in Rusland, dat al 75 jaar de gezondheid van het Baikalmeer monitort. Onlangs dreigde het project te worden gesloten vanwege een gebrek aan middelen en ernstig verouderde data-analysetechnologieën.
Als onderdeel van het project zal de Yandex.Cloud creëert samen met wetenschappers een intelligent systeem om het proces van het analyseren van watermonsters met behulp van AI digitaal te ondersteunen. Om een algoritme te trainen dat micro-organismen in Baikal-watermonsters kan herkennen, hebben wetenschappers meer dan duizend afbeeldingen van elk type micro-organisme verstrekt. In de toekomst zal deze “digitale assistent” tot 400 soorten plankton kunnen identificeren en tot 99% van de monsters automatisch kunnen herkennen.
Stanford University profiteerde van kansenclouds van AWS om een database met archeologische vondsten te creëren: we hebben het over vondsten ontdekt tijdens opgravingen op de site van Çatalhöyük in Turkije. Voorheen vergde het opzetten en regelmatig bijwerken van een database die alle informatie over een item bevatte, met vermelding van de exacte locatie van de vondst en andere details erover, vele uren werk van wetenschappers - dit kostte ongeveer 20 uur per week, en er was vaak verwarring als gevolg van updates die door verschillende mensen zijn ingevoerd. Door de database naar de cloud te verplaatsen, is het proces van het bijwerken van informatie veel efficiënter geworden.
Nog een voorbeeld:De Amerikaanse National Oceanic and Atmospheric Administration heeft de cloud van Microsoft Azure gebruikt om AI-tools te maken voor het bestuderen en beschermen van poolrobben en beluga-walvissen in Alaska. Voorheen bestudeerden biologen handmatig duizenden luchtfoto's en zochten ze naar tekenen van de onderzochte dieren, en informatie gedurende deze tijd had vaak tijd om verouderd te raken. Nu worden AI-tools gebruikt om het werk te doen: het trainen van kunstmatige-intelligentiemodellen en het verwerken van de 20 TB aan gegevens die door wetenschappers zijn verzameld, gebeurt in de cloud.
Sluit contracten af en zorg voor gegevensbeveiliging
Soms een barrière voor het gebruik van de cloudEr kan sprake zijn van een gebrek aan expertise op het gebied van cloudtechnologieën: de beschikbaarheid van handige tools en expertise van cloudproviders lost dit probleem grotendeels op. Sommige universiteiten en andere overheidsonderzoeksorganisaties denken ten onrechte dat ze geen contracten kunnen sluiten voor het gebruik van cloudtechnologieën, wat in werkelijkheid niet het geval is.
In sommige gevallen ontbreken onderzoeksprojectenfinanciële middelen. Veel grote cloudservices hebben echter wetenschappelijke ondersteuningsprogramma's. In sommige landen zijn er ook landelijke projecten die het gebruik van de cloud in de wetenschap moeten bevorderen. Vorig jaar lanceerden de VS het National Research Cloud-project, waaraan 22 universiteiten deelnamen, waaronder Stanford University en Carnegie Mellon University, evenals vertegenwoordigers van de Amerikaanse regering en het Congres, en technologiebedrijven, waaronder Google, Microsoft, Amazon en IBM. .. . Het doel van het project is om onderzoekers toegang te geven tot cloudmogelijkheden en financiering te vinden voor soortgelijke projecten.
In sommige gevallen kunnen wetenschappers zich zorgen makende kwestie van gegevensbeveiliging in de cloud. Moderne cloudplatforms hebben in feite een aantal voordelen ten opzichte van hun eigen fysieke infrastructuur: data worden door de cloud gedistribueerd en datacenters zijn geografisch verspreid, dus als uw datacenter uitvalt, verzacht het cloudconcept dit. Daarnaast wordt de veiligheid van het cloudplatform voortdurend gemonitord.
De cloud maakt ook samenwerken eenvoudigerover projecten en kennisdeling: met ML-tools (DataSphere) kun je bijvoorbeeld onderzoeksresultaten delen via staatsbesparing, zodat andere wetenschappers het experiment indien nodig kunnen herhalen.
Wetenschap zal blijven verhuizen naar de cloud
Alle projecten waarvan de auteurs zich tot de cloud wendendiensten, is in de eerste plaats verenigd door het feit dat wiskundige methoden worden gebruikt en de daarmee gepaard gaande hogere eisen aan de snelheid en het volume van de informatieverwerking. Wetenschappelijke instituten komen vooral naar de cloud voor extra rekenkracht, en blijven door de beschikbaarheid van kant-en-klare tools en schaalbare diensten.
Lees verder:
De vertraging van de rotatie van de aarde veroorzaakte het vrijkomen van zuurstof op de planeet
Nieuw deeltje ontdekt bij Large Hadron Collider
Wetenschappers hebben het oudste voorbeeld van toegepaste geometrie gevonden