Oblaky pre bezpilotné ohnivé gule a analýzu genómu
Vykonávať mnohé štúdie pre univerzity a vedecké
Príklady:
Pretekársky tím Moskovskej štátnej technickej univerzity N. E.Bauman (Bauman Racing Team) použil cloudovú silu na vytvorenie pretekárskeho auta bez posádky. Systém autonómnej jazdy má algoritmus, ktorý v reálnom čase rozpoznáva objekty na trati. Vďaka tomu sa auto pohybuje správnym smerom. Na takéto rozpoznanie vývojári použili konvolučné neurónové siete a školenie týchto neurónových sietí prebiehalo v cloude.
Službu využil tím Bauman RacingVývoj ML (strojové učenie) Yandex DataSphere na školenie dvoch neurónových sietí, ktoré spracovávajú obrázky. Použitie tohto nástroja umožnilo výrazne zvýšiť rýchlosť a pohodlie učebných algoritmov: jedna z neurónových sietí už teraz prešla 7 000 obrazov a druhá - 3 000.
Centrum pre aplikáciu kvantitatívnych metód vBiológia na nemeckej univerzite v Tübingene spolupracuje na svojich projektoch výskumu genómu s cloudovou službou Amazonu – AWS. Nemeckí vedci pomocou cloudu analyzujú desiatky tisíc genetických vzoriek a identifikujú rôzne vzorce, ako sú rozdiely v génovej expresii medzi zdravým a chorým tkanivom. Použitie cloudu umožnilo skrátiť čas na výskum genómov o 50 % a urýchliť prácu na projekte.
Génový prejav- proces premeny dedičnýinformácie (nukleotidová sekvencia DNA) v RNA alebo proteíne. Práve regulácia génovej expresie dáva bunkám schopnosť kontrolovať svoju štruktúru. Kontrola charakteristík génovej expresie ovplyvňuje funkcie iných génov v organizme.
Počítajte jablká, hľadajte rakovinu a analyzujte obrázky čiernej diery
Poskytovatelia cloudu dnes poskytujú pohodlné, hotové nástroje na vývoj ML a prácu s dátami – a to je druhý dôvod, prečo vedecké organizácie prichádzajú na používanie cloudu.
Tieto nástroje zahŕňajú predovšetkýmslužby pre strojové učenie: Yandex DataSphere, Google Cloud ML alebo Azure ML. Služby pre jednoduché prezeranie a vizualizáciu údajov sú pre výskumníkov zaujímavé: napríklad Yandex DataLens alebo Microsoft Power BI. Existujú aj špecializovanejšie nástroje, ako napríklad AWS Panorama pre technológie počítačového videnia, Yandex SpeechKit na rozpoznávanie a syntézu reči alebo Google Vision AI na analýzu obrazu.
Príklady:
Biologická fakulta Moskovskej štátnej univerzity spolu s Federálnym výskumným centrom pomenovaným poMichurin, Štátna univerzita Tambov a agroinžinierske centrum VIM použili nástroje Yandex.Cloud na vytvorenie systému monitorovania záhrady. Slúži na presnejší odhad a predpovedanie objemu úrody a efektívnejšie plánovanie ďalšieho dodávateľského reťazca.
Vedci nahrávajú do cloudového úložiska Yandex.Cloudové fotografie ovocia a použitie Yandex DataSphere na vytvorenie samoučiaceho sa algoritmu: rozpoznáva jednotlivé jablká na stromoch a počíta ich počet a tiež sa učí určovať ukazovatele, ako je intenzita kvitnutia, hojnosť úrody na hektár a kvalita samotného ovocia.
založená American Cancer SocietyGoogle Cloud analyzoval rôzne obrázky orgánov žien s rakovinou prsníka a identifikoval vzorce výskytu a vývoja takýchto nádorov. Vedci použili Cloud ML Engine: strojové učenie umožnilo vykonávať analýzu 12-krát rýchlejšie. Okrem toho, ako poznamenávajú autori štúdie, využitie cloudu poskytuje vedcom možnosť škálovať výsledky svojej práce a využiť poznatky v ďalších podobných projektoch.
Medzinárodný astronomický výskumProjekt teleskopu Event Horizon Telescope využil výpočtový výkon služby Google Cloud na vytvorenie prvého obrazu čiernej diery. Na vytvorenie takého obrazu bolo spracované obrovské množstvo údajov prijatých z teleskopov: počas týždňa pozorovaní bolo denne prijatých v priemere 350 TB údajov. Na spracovanie a analýzu takého objemu potrebovali vedci značnú silu, a tak sa obrátili na používanie cloudu.
Chráňte Bajkal, skúmajte artefakty a hľadajte pečate
Dôležitá je aj úloha cloudu pri prechode vedeckých projektovk modernejším metódam práce: od zastaraných metód analýzy až po využitie umelej inteligencie. Všetko tu záleží: dodatočná kapacita dostupná v cloude, jedinečné služby a všeobecná odbornosť poskytovateľov cloudu.
Príklady:
Jeden z najzrejmejších príkladov tohtosynergia - spolupráca medzi Yandex.Cloud a “Point No. 1”, najdlhší program monitorovania životného prostredia v Rusku, ktorý už 75 rokov monitoruje zdravie jazera Bajkal. Nedávno hrozilo ukončenie projektu z dôvodu nedostatku zdrojov a značne zastaraných technológií analýzy údajov.
Ako súčasť projektu, Yandex.Cloud spolu s vedcami vytvára inteligentný systém na digitálnu podporu procesu analýzy vzoriek vody pomocou AI. Na trénovanie algoritmu schopného rozpoznať mikroorganizmy vo vzorkách vody z Bajkalu vedci poskytli viac ako tisíc obrázkov každého typu mikroorganizmu. V budúcnosti bude tento „digitálny asistent“ schopný identifikovať až 400 druhov planktónu a automaticky rozpoznať až 99 % vzoriek.
Stanfordská univerzita využila príležitostioblakov z AWS na vytvorenie databázy archeologických nálezov: hovoríme o nálezoch objavených počas vykopávok na lokalite Çatalhöyük v Turecku. Predtým si vytvorenie a pravidelná aktualizácia databázy, ktorá obsahovala všetky informácie o predmete s uvedením presného miesta nálezu a ďalších podrobností o ňom, vyžadovalo mnoho hodín práce vedcov – trvalo to asi 20 hodín týždenne a často zmätok v dôsledku aktualizácií zadaných rôznymi ľuďmi. Presun databázy do cloudu značne zefektívnil proces aktualizácie informácií.
Ešte jeden príklad:Americká národná správa oceánov a atmosféry použila cloud od spoločnosti Microsoft Azure na vytvorenie nástrojov AI, ktoré pomôžu študovať a chrániť polárne tulene a veľryby beluga na Aljaške. Predtým biológovia manuálne študovali tisíce leteckých fotografií a hľadali znaky skúmaných zvierat a informácie počas tejto doby často mali čas zastarať. Teraz na to slúžia nástroje AI: školenie modelov umelej inteligencie a spracovanie 20 TB údajov zozbieraných vedcami prebieha v cloude.
Uzatvárajte zmluvy a zaisťujte bezpečnosť údajov
Niekedy prekážka pri používaní clouduMôže existovať nedostatok odborných znalostí v oblasti cloudových technológií: dostupnosť pohodlných nástrojov a odborných znalostí od poskytovateľov cloudu tento problém do značnej miery rieši. Niektoré univerzity a iné vládne výskumné organizácie sa mylne domnievajú, že nemôžu uzatvárať zmluvy na používanie cloudových technológií, čo v skutočnosti nie je pravda.
V niektorých prípadoch výskumné projekty chýbajúfinančné zdroje. Mnoho veľkých cloudových služieb však má programy na podporu vedy. V niektorých krajinách existujú aj celonárodné projekty, ktoré by mali propagovať používanie cloudu vo vede. USA minulý rok spustili projekt National Research Cloud, na ktorom sa zúčastnilo 22 univerzít, vrátane Stanfordskej univerzity a Univerzity Carnegie Mellonovej, zástupcovia americkej vlády a Kongresu a technologické korporácie vrátane Googlu, Microsoftu, Amazonu a IBM ... . Cieľom projektu je poskytnúť výskumníkom prístup ku cloudovým funkciám a nájsť financovanie podobných projektov.
V niektorých prípadoch môžu byť vedci znepokojeníproblematika bezpečnosti dát v cloude. V skutočnosti majú moderné cloudové platformy v porovnaní s vlastnou fyzickou infraštruktúrou množstvo výhod: dáta sú distribuované v rámci cloudu a dátové centrá sú distribuované geograficky, takže ak vaše dátové centrum zlyhá, cloudová koncepcia to zmierni. Bezpečnosť cloudovej platformy je navyše neustále monitorovaná.
Cloud tiež uľahčuje spoluprácuo projektoch a zdieľaní znalostí: napríklad nástroje ML (DataSphere) vám umožňujú zdieľať výsledky výskumu prostredníctvom šetrenia stavu, takže iní vedci môžu v prípade potreby experiment zopakovať.
Veda sa bude naďalej presúvať do cloudu
Všetky projekty, ktorých autori sa obracajú na cloudslužieb, spája v prvom rade samotný fakt používania matematických metód a s tým súvisiace zvýšenie požiadaviek na rýchlosť a objem spracovania informácií. Vedecké ústavy prichádzajú do cloudu predovšetkým kvôli dodatočnému výpočtovému výkonu a zostávajú kvôli dostupnosti hotových nástrojov a škálovateľných služieb.
Čítaj viac:
Spomalenie rotácie Zeme spôsobilo uvoľnenie kyslíka na planéte
Nová častica objavená na Large Hadron Collider
Vedci našli najstarší príklad aplikovanej geometrie