Nuvens para bolas de fogo não tripuladas e análise do genoma
Para realizar muitos estudos para universidades e instituições científicas
Exemplos:
A equipe de corrida da Universidade Técnica do Estado de Moscou N. E.Bauman (Bauman Racing Team) usou a energia da nuvem para criar um carro de corrida não tripulado. O sistema de direção autônomo possui um algoritmo que reconhece objetos na pista em tempo real. Isso mantém o carro se movendo na direção certa. Para tal reconhecimento, os desenvolvedores utilizaram redes neurais convolucionais, e o treinamento dessas redes neurais ocorreu na nuvem.
A Bauman Racing Team usou o serviçoDesenvolvimento de ML (aprendizado de máquina) Yandex DataSphere para treinamento de duas redes neurais que processam imagens. A utilização desta ferramenta permitiu aumentar significativamente a velocidade e comodidade dos algoritmos de aprendizagem: já agora uma das redes neurais passou por si 7.000 imagens e a segunda - 3.000.
Centro para Aplicação de Métodos Quantitativos emBiologia da Universidade Alemã de Tübingen colabora em seus projetos de pesquisa genômica com o serviço de nuvem da Amazon - AWS. Cientistas alemães estão a utilizar a nuvem para analisar dezenas de milhares de amostras genéticas e identificar vários padrões, tais como diferenças na expressão genética entre tecidos saudáveis e doentes. O uso da nuvem permitiu reduzir em 50% o tempo de pesquisa de genomas e agilizar o trabalho do projeto.
Expressão genetica- o processo de transformação hereditáriainformação (sequência de nucleotídeos de DNA) em RNA ou proteína. É a regulação da expressão genética que dá às células a capacidade de controlar a sua estrutura. O controle das características da expressão gênica influencia as funções de outros genes em todo o organismo.
Conte maçãs, procure câncer e analise imagens de um buraco negro
Hoje, os provedores de nuvem fornecem ferramentas convenientes e prontas para o desenvolvimento de ML e para trabalhar com dados - e esta é a segunda razão pela qual as organizações científicas passam a usar a nuvem.
Essas ferramentas incluem principalmenteserviços para aprendizado de máquina: Yandex DataSphere, Google Cloud ML ou Azure ML. Os serviços de fácil visualização e visualização dos dados são de interesse dos pesquisadores: por exemplo, Yandex DataLens ou Microsoft Power BI. Existem também ferramentas mais especializadas, como AWS Panorama para tecnologias de visão computacional, Yandex SpeechKit para reconhecimento e síntese de fala ou Google Vision AI para análise de imagens.
Exemplos:
Faculdade de Biologia da Universidade Estadual de Moscou, juntamente com o Centro Federal de Pesquisa em homenagemMichurin, Tambov State University e o centro de agroengenharia VIM usaram as ferramentas Yandex.Cloud para criar um sistema de monitoramento de jardim. É usado para estimar e prever com mais precisão o volume da colheita e planejar com mais eficiência a cadeia de abastecimento posterior.
Os cientistas fazem upload para o armazenamento em nuvem Yandex.Nuvem fotografias de frutas e usam Yandex DataSphere para criar um algoritmo de autoaprendizagem: ele reconhece maçãs individuais nas árvores e conta seu número, e também aprende a determinar indicadores como intensidade de floração, abundância de colheita por hectare e a qualidade das próprias frutas.
Baseada na Sociedade Americana do CâncerO Google Cloud analisou diversas imagens de órgãos de mulheres com câncer de mama e identificou padrões na ocorrência e desenvolvimento desses tumores. Os cientistas usaram o Cloud ML Engine: o aprendizado de máquina tornou possível realizar análises 12 vezes mais rápido. Além disso, como observam os autores do estudo, o uso da nuvem oferece aos cientistas a oportunidade de dimensionar os resultados de seu trabalho e usar as descobertas em outros projetos semelhantes.
Pesquisa Astronômica InternacionalO projeto Event Horizon Telescope usou o poder de computação do Google Cloud para criar a primeira imagem de um buraco negro. Para criar tal imagem, enormes quantidades de dados recebidos de telescópios foram processados: durante a semana de observações, uma média de 350 TB de dados foram recebidos diariamente. Para processar e analisar tal volume, os cientistas precisavam de um poder significativo, então eles começaram a usar a nuvem.
Proteja Baikal, explore artefatos e procure focas
O papel da nuvem na transição de projetos científicos também é importantea métodos de trabalho mais modernos: desde métodos de análise ultrapassados até à utilização de inteligência artificial. Tudo importa aqui: a capacidade adicional disponível na nuvem, serviços exclusivos e a experiência geral dos provedores de nuvem.
Exemplos:
Um dos exemplos mais óbvios dissosinergia - cooperação entre Yandex.Cloud e “Ponto No. 1”, o mais longo programa de monitoramento ambiental da Rússia, que monitora a saúde do Lago Baikal há 75 anos. Recentemente, o projeto esteve sob ameaça de encerramento devido à falta de recursos e a tecnologias de análise de dados gravemente desatualizadas.
Como parte do projeto, o Yandex.Cloud, juntamente com cientistas, está criando um sistema inteligente para apoiar digitalmente o processo de análise de amostras de água usando IA. Para treinar um algoritmo capaz de reconhecer microrganismos em amostras de água do Baikal, os cientistas forneceram mais de mil imagens de cada tipo de microrganismo. No futuro, este “assistente digital” será capaz de identificar até 400 espécies de plâncton e reconhecer automaticamente até 99% das amostras.
Universidade de Stanford aproveitou oportunidadesnuvens da AWS para criar um banco de dados de achados arqueológicos: estamos falando de achados descobertos durante escavações no sítio de Çatalhöyük, na Turquia. Anteriormente, criar e atualizar regularmente um banco de dados que continha todas as informações sobre um item, indicando a localização exata da descoberta e outros detalhes sobre ele, exigia muitas horas de trabalho dos cientistas - isso levava cerca de 20 horas por semana, e muitas vezes havia confusão devido a atualizações inseridas por pessoas diferentes. Migrar o banco de dados para a nuvem tornou o processo de atualização das informações muito mais eficiente.
Mais um exemplo:A Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos EUA usou a nuvem do Microsoft Azure para criar ferramentas de IA para ajudar a estudar e proteger as focas polares e as baleias beluga no Alasca. Anteriormente, os biólogos estudavam manualmente milhares de fotografias aéreas e procuravam sinais dos animais em estudo, e as informações durante esse período freqüentemente tinham tempo de ficar desatualizadas. Agora, as ferramentas de IA estão sendo usadas para fazer o trabalho: o treinamento de modelos de inteligência artificial e o processamento dos 20 TB de dados coletados por cientistas ocorre na nuvem.
Concluir contratos e garantir a segurança dos dados
Às vezes, uma barreira para usar a nuvemPode haver falta de conhecimentos especializados em tecnologias de nuvem: a disponibilidade de ferramentas convenientes e de conhecimentos especializados dos fornecedores de serviços de nuvem resolve em grande parte este problema. Algumas universidades e outras organizações de investigação governamentais acreditam erradamente que não podem celebrar contratos para a utilização de tecnologias de nuvem, o que de facto não é o caso.
Em alguns casos, faltam projetos de pesquisarecursos financeiros. No entanto, muitos grandes serviços em nuvem têm programas de suporte científico. Em alguns países, também existem projetos de âmbito nacional que devem promover o uso da nuvem na ciência. No ano passado, os Estados Unidos lançaram o projeto National Research Cloud, com 22 universidades participantes, incluindo a Stanford University e a Carnegie Mellon University, bem como representantes do governo e do Congresso dos Estados Unidos e corporações de tecnologia, incluindo Google, Microsoft, Amazon e IBM. . O objetivo do projeto é fornecer acesso a recursos de nuvem para pesquisadores e encontrar financiamento para projetos semelhantes.
Em alguns casos, os cientistas podem estar preocupadosa questão da segurança dos dados na nuvem. Na verdade, as plataformas de nuvem modernas têm uma série de vantagens em comparação com a sua própria infraestrutura física: os dados são distribuídos por toda a nuvem e os data centers são distribuídos geograficamente, portanto, se o seu data center falhar, o conceito de nuvem mitiga isso. Além disso, a segurança da plataforma em nuvem é monitorada constantemente.
A nuvem também facilita a colaboraçãoem projetos e compartilhamento de conhecimento: por exemplo, ferramentas de ML (DataSphere) permitem compartilhar resultados de pesquisas por meio de economia de estado, para que outros cientistas possam repetir o experimento, se necessário.
A ciência continuará a se mover para a nuvem
Todos os projetos cujos autores recorrem à nuvemserviços, está unida, em primeiro lugar, pelo próprio facto de utilizar métodos matemáticos e o consequente aumento dos requisitos de velocidade e volume de processamento da informação. Os institutos científicos vêm para a nuvem principalmente para poder de computação adicional, mas permanecem devido à disponibilidade de ferramentas prontas e serviços escaláveis.
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