Norii pentru mingi de foc fără pilot și analiza genomului
Pentru a efectua numeroase studii pentru universități și științifice
Exemple:
Echipa de curse a Universității Tehnice de Stat din Moscova N. E.Bauman's (Bauman Racing Team) a folosit puterea cloud pentru a crea o mașină de curse fără pilot. Sistemul de conducere autonomă are un algoritm care recunoaște obiectele de pe pistă în timp real. Acest lucru menține mașina în mișcare în direcția corectă. Pentru o astfel de recunoaștere, dezvoltatorii au folosit rețele neuronale convoluționale, iar instruirea acestor rețele neuronale a avut loc în cloud.
Echipa Bauman Racing a folosit serviciulDezvoltare ML (Machine learning) Yandex DataSphere pentru instruirea a două rețele neuronale care procesează imagini. Utilizarea acestui instrument a făcut posibilă creșterea semnificativă a vitezei și comodității algoritmilor de învățare: deja una dintre rețelele neuronale a trecut 7.000 de imagini prin sine, iar a doua - 3.000.
Centrul pentru aplicarea metodelor cantitative în biologie de la Universitatea din Tübingen, Germania, colaboreazăîn proiectele lor de cercetare a genomului cu serviciul cloud al Amazon, AWS.Oamenii de știință germani folosesc norul pentru a analiza zeci de mii de probe genetice și pentru a identifica diferite modele: de exemplu, diferențele de expresie a genelor între țesutul sănătos și cel bolnav.Utilizarea cloud-ului a făcut posibilă reducerea timpului de cercetare a genomului cu 50% și accelerarea lucrărilor la proiect.
Expresia genelor- procesul de transformare ereditarăinformații (secvența de nucleotide ADN) în ARN sau proteină. Reglarea expresiei genelor este cea care conferă celulelor capacitatea de a-și controla structura. Controlul caracteristicilor expresiei genelor influențează funcțiile altor gene în întregul organism.
Numărați mere, căutați cancer și analizați imaginile unei găuri negre
Astăzi, furnizorii de cloud oferă instrumente convenabile și gata făcute pentru dezvoltarea ML și lucrul cu date - și acesta este al doilea motiv pentru care organizațiile științifice vin să folosească cloud-ul.
Aceste instrumente includ în primul rândservicii pentru învățarea automată: Yandex DataSphere, Google Cloud ML sau Azure ML. Serviciile pentru vizualizarea și vizualizarea ușoară a datelor sunt de interes pentru cercetători: de exemplu, Yandex DataLens sau Microsoft Power BI. Există, de asemenea, instrumente mai specializate, cum ar fi AWS Panorama pentru tehnologiile de viziune computerizată, Yandex SpeechKit pentru recunoașterea și sinteza vorbirii sau Google Vision AI pentru analiza imaginilor.
Exemple:
Facultatea de Biologie, Universitatea de Stat din Moscova, împreună cu Centrul Federal de Cercetare numit dupăMichurin, Universitatea de Stat Tambov și centrul de agroinginerie VIM au folosit instrumentele Yandex.Cloud pentru a crea un sistem de monitorizare a grădinii. Se utilizează pentru a estima și a prezice mai precis volumul recoltei și pentru a planifica mai eficient lanțul de aprovizionare.
Oamenii de știință încarcă în stocarea în cloud Yandex.Fotografii în cloud ale fructelor și utilizați Yandex DataSphere pentru a crea un algoritm de auto-învățare: recunoaște merele individuale de pe copaci și numără numărul acestora și, de asemenea, învață să determine indicatori precum intensitatea înfloririi, abundența recoltei pe hectar și calitatea fructelor în sine.
Societatea Americană de CancerGoogle Cloud a analizat diferite imagini ale organelor femeilor cu cancer de sân și a identificat modele în apariția și dezvoltarea unor astfel de tumori. Oamenii de știință au folosit Cloud ML Engine: învățarea automată a făcut posibilă efectuarea analizelor de 12 ori mai rapid. În plus, după cum notează autorii studiului, utilizarea cloud-ului oferă oamenilor de știință oportunitatea de a-și scala rezultatele muncii lor și de a folosi rezultatele în alte proiecte similare.
Cercetări astronomice internaționaleProiectul Event Horizon Telescope a folosit puterea de calcul a Google Cloud pentru a crea prima imagine a unei găuri negre. Pentru a crea o astfel de imagine, au fost procesate cantități uriașe de date primite de la telescoape: în săptămâna de observații, s-au primit zilnic o medie de 350 TB de date. Pentru a procesa și analiza un astfel de volum, oamenii de știință aveau nevoie de o putere semnificativă, așa că s-au orientat spre utilizarea norului.
Protejați Baikal, explorați artefacte și căutați sigilii
De asemenea, este important rolul cloud-ului în tranziția proiectelor științificela metode de lucru mai moderne: de la metode de analiză învechite până la utilizarea inteligenței artificiale. Totul contează aici: capacitatea suplimentară disponibilă în cloud, servicii unice și expertiza generală a furnizorilor de cloud.
Exemple:
Unul dintre cele mai evidente exemple în acest senssinergie - cooperare între Yandex.Cloud și „Punctul nr. 1”, cel mai lung program de monitorizare a mediului din Rusia, care monitorizează starea de sănătate a Lacului Baikal de 75 de ani. Recent, proiectul a fost amenințat de închidere din cauza lipsei de resurse și a tehnologiilor de analiză a datelor extrem de depășite.
Ca parte a proiectului, Yandex.Cloud, împreună cu oamenii de știință, creează un sistem inteligent pentru sprijinirea digitală a procesului de analiză a probelor de apă folosind AI. Pentru a antrena un algoritm capabil să recunoască microorganismele din probele de apă Baikal, oamenii de știință au furnizat mai mult de o mie de imagini ale fiecărui tip de microorganism. În viitor, acest „asistent digital” va fi capabil să identifice până la 400 de specii de plancton și să recunoască automat până la 99% din probe.
Universitatea Stanford a profitat de oportunităținori de la AWS pentru a crea o bază de date cu descoperiri arheologice: vorbim despre descoperiri descoperite în timpul săpăturilor de pe situl Çatalhöyük din Turcia. Anterior, crearea și actualizarea regulată a unei baze de date care conținea toate informațiile despre un articol, indicând locația exactă a descoperirii și alte detalii despre aceasta, necesita multe ore de muncă din partea oamenilor de știință - acest lucru dura aproximativ 20 de ore pe săptămână și exista adesea confuzie din cauza actualizărilor introduse de diferite persoane. Mutarea bazei de date în cloud a făcut ca procesul de actualizare a informațiilor să fie mult mai eficient.
Încă un exemplu:Administrația Națională Oceanică și Atmosferică a SUA a folosit norul de la Microsoft Azure pentru a crea instrumente de AI pentru a ajuta la studierea și protejarea focilor polare și a balenelor beluga din Alaska. Anterior, biologii au studiat manual mii de fotografii aeriene și au căutat semne ale animalelor studiate, iar informațiile din acest timp au avut adesea timp să devină depășite. Acum, instrumentele de IA sunt folosite pentru a face treaba: instruirea modelelor de inteligență artificială și procesarea celor 20 TB de date colectate de oamenii de știință au loc în cloud.
Încheiați contracte și asigurați securitatea datelor
Uneori o barieră în calea utilizării cloud-uluiPoate exista o lipsă de expertiză în tehnologiile cloud: disponibilitatea instrumentelor convenabile și a expertizei de la furnizorii de cloud rezolvă în mare măsură această problemă. Unele universități și alte organizații publice de cercetare cred în mod eronat că nu pot încheia contracte pentru utilizarea tehnologiilor cloud, ceea ce de fapt nu este cazul.
În unele cazuri, proiectele de cercetare lipsescresurse financiare. Cu toate acestea, multe servicii cloud mari au programe de suport științific. În unele țări, există și proiecte la nivel național care ar trebui să promoveze utilizarea norului în știință. Anul trecut, SUA au lansat proiectul National Research Cloud, cu 22 de universități participante, inclusiv Universitatea Stanford și Universitatea Carnegie Mellon, precum și reprezentanți ai guvernului SUA și ai Congresului, precum și ai corporațiilor tehnologice, inclusiv Google, Microsoft, Amazon și IBM. . Scopul proiectului este de a oferi acces la capacitățile cloud pentru cercetători și de a găsi finanțare pentru proiecte similare.
În unele cazuri, oamenii de știință pot fi îngrijorațiproblema securității datelor în cloud. De fapt, platformele moderne de cloud au o serie de avantaje în comparație cu propria infrastructură fizică: datele sunt distribuite în întregul cloud, iar centrele de date sunt distribuite geografic, așa că dacă centrul tău de date eșuează, conceptul de cloud atenuează acest lucru. În plus, securitatea platformei cloud este monitorizată constant.
De asemenea, cloud-ul facilitează colaborareaprivind proiectele și partajarea cunoștințelor: de exemplu, instrumentele ML (DataSphere) vă permit să partajați rezultatele cercetării prin salvarea stării, astfel încât alți oameni de știință să poată repeta experimentul dacă este necesar.
Știința va continua să se mute în nor
Toate proiectele ai căror autori apelează la cloudserviciilor, este unit, în primul rând, chiar de utilizarea metodelor matematice și de creșterea asociată a cerințelor pentru viteza și volumul procesării informațiilor. Institutele științifice vin în cloud în primul rând pentru o putere de calcul suplimentară și rămân datorită disponibilității instrumentelor gata făcute și a serviciilor scalabile.
Citeste mai mult:
Încetinirea rotației Pământului a provocat eliberarea de oxigen pe planetă
Nouă particulă descoperită la Large Hadron Collider
Oamenii de știință au găsit cel mai vechi exemplu de geometrie aplicată