SUPER RAČUNALA I UMJETNA INTELIGENCIJA

Lenovo će izgraditi AI HPC za Europski institut za onkologiju

AI omogućuje obradu velikih količina podataka, utječući na različite faze razvojnog puta i isporuku novih terapijskih rješenja pacijentima, zajedno s učinkovitim preventivnim alatima. Količina podataka dostupnih i usklađenih pomoću AI ubrzava proces odabira molekula koje se zatim detaljnije proučavaju u razvoju kliničkih ispitivanja, jer je moguće mnogo brže i učinkovitije identificirati potencijalne molekularne kandidate i mehanizme interakcije.

Lenovo će izgraditi AI HPC za Europski institut za onkologiju
Dražen Tomić / Tomich Productions

Lenovo je objavio da će izgraditi sustav visokih performansi (HPC) za Grupu IEO Monzino. Sustav bi trebao ubrzati znanstvena istraživanja u onkologiji i kardiologiji na Europskom institutu za onkologiju (IEO) i u Kardiološkom centru Monzino.

Superračunalo će poduprijeti rad bioinformatičara i istraživača Grupe u stvaranju prediktivnih, prognostičkih ili dijagnostičkih računalnih modela temeljenih na interakcijama proteinskih struktura. Ti modeli bit će izvedeni iz naprednih molekularnih simulacija zahvaljujući primjeni AI-algoritama i kliničkih podataka dostupnih u Clinical DataLakes dvaju instituta.

Lenovo Grupi IEO Monzino isporučuje HPC sustav snage 475 TFlopsa, sastavljen od poslužitelja Lenovo ThinkSystem SR645 V3 i ThinkSystem SR685a V3, pokretanih NVIDIA H200 GPU-ovima, prvim GPU-ovima koji nude 141 gigabajt (GB) HBM3e memorije pri 4,8 terabajta u sekundi (TB/s). Infrastrukturu podupire Lenovo ThinkSystem DE6400F sustav za pohranu za napredno upravljanje podacima.

AI omogućuje obradu velikih količina podataka, utječući na različite faze razvojnog puta i isporuku novih terapijskih rješenja pacijentima, zajedno s učinkovitim preventivnim alatima. Količina podataka dostupnih i usklađenih pomoću AI ubrzava proces odabira molekula koje se zatim detaljnije proučavaju u razvoju kliničkih ispitivanja, jer je moguće mnogo brže i učinkovitije identificirati potencijalne molekularne kandidate i mehanizme interakcije. Zahvaljujući AI-u i mogućnosti obrade velikih količina podataka, stručnjaci Grupe sada mogu razmišljati o sve više prilagođenim rješenjima.

Kako bi odgovorili na te izazove, istraživači Grupe IEO Monzino razvili su softverske platforme AI-algoritama koje olakšavaju pristup naprednim bioinformatičkim alatima što zahtijevaju visoke performanse i računalnu snagu. To je dovelo do suradnje s Lenovom, koji je dizajnirao HPC infrastrukturu za Grupu IEO Monzino koja uključuje modele strojnog učenja za izdvajanje kliničkih, molekularnih i multi-omiks informacija.

„Godinama Grupa primjenjuje strategiju vođenu podacima za istraživanje, skrb i upravljanje institutima“, komentirala je Annarosa Farina, inženjerka, Chief Information Manager i Chief Data Officer Grupe IEO. „Naše studije, od temeljnih istraživanja do naprednih kliničkih istraživanja, temelje se na velikim podacima. Lenovova HPC infrastruktura ubrzava i pojednostavljuje obradu podataka te je ključna za provedbu naše strategije. Multidisciplinarni pristup presudan je za naš istraživački rad: parametri opterećenja i AI-algoritmi koje primjenjujemo definiraju se uz doprinos istraživača, liječnika, bioinformatičara i podatkovnih znanstvenika, koji svi surađuju u izvlačenju uvida iz tih obrada, svaki sa svojim, komplementarnim vještinama. Nadalje, želim izraziti naše priznanje za konzultantsku uslugu koju je Lenovo pružio u fazi dizajna, a koja je uvelike pridonijela uspjehu projekta.“

Ovaj projekt pokazuje kako partnerstvo između tehnoloških tvrtki i medicinskih instituta može znatno skratiti put od otkrića do kliničke primjene. NVIDIA H200 GPU-i s HBM3e memorijom optimizirani su za duboke neuronske mreže koje proučavaju trodimenzionalne strukture proteina. Precizne simulacije presavijanja proteina omogućuju rano otkrivanje mutacija povezanih s tumorima i srčanim aritmijama. HPC klaster snage 475 TFlopsa dopušta stotine paralelnih in silico ispitivanja, čime se smanjuje potreba za skupim laboratorijskim pokusima. Spajanje kliničkih, genomskih i multi-omiks podataka u zajednička „jezera” potiče razvoj personalizirane medicine na europskoj razini.

Modularna ThinkSystem arhitektura omogućuje lako proširenje kapaciteta kako bi sustav ostao relevantan i za sljedeću generaciju AI-algoritama. Implementacija takvog sustava zahtijeva robusne mjere kibernetičke sigurnosti radi zaštite povjerljivih podataka pacijenata. Edukacijski programi o superračunalstvu u medicini mogli bi dodatno unaprijediti vještine kliničara i bioinformatičara. Povećana računalna moć otvara vrata generativnom AI-u u dizajnu lijekova i optimizaciji kliničkih protokola. Ovaj model suradnje mogao bi poslužiti i drugim europskim institutima koji žele modernizirati svoje HPC platforme u borbi protiv složenih bolesti.