La società farmaceutica britannica GSK ha approfittato della più grande azienda di trasformazione del mondo Cerebras per studiare i processi dell'epigenomica, la funzione che controlla l'espressione genica o la sua assenza, e per capire in quali cellule si verificano determinati cambiamenti genetici. Scoprire i meccanismi dell'epigenomica aiuterà a trovare cure per molte malattie incurabili, che l'IA sui nuovi sistemi può fare meglio degli esseri umani.
Il processore Cerebras WSE-1 (16 nm) e l'ultimo WSE-2 (7 nm) sono soluzioni precedentemente inimmaginabili, ciascuno realizzato interamente da un singolo wafer di silicio da 300 mm. Un piccolo gruppo di tali processori è in grado di servire modelli di intelligenza artificiale paragonabili per capacità al cervello umano. Aggiungete a questo, ad esempio, un database sulla genetica e il risultato è un sistema in grado di analizzare un tale volume di dati che una persona e persino grandi team di scienziati nella scala temporale prevedibile non saranno in grado di comprendere.
GSK ha sfruttato il sistema sulla prima generazione di processori Cerebras per l'analisi del genoma e della sua dinamica nel tempo e attende il sistema di seconda generazione nel terzo trimestre di quest'anno. Secondo quanto riferito, il sistema CS-1 ha impiegato 2,5 giorni per addestrare EBERT (modello di rete neurale riproposto BERT o "epigenoma" BERT) rispetto ai 24 giorni su un cluster GPU a 16 nodi. Il nuovo sistema dovrebbe raddoppiare la velocità di elaborazione.
I ricercatori affermano che dopo la formazione, EBERT "ha raggiunto la massima accuratezza predittiva su quattro dei 13 set di dati nello standard del settore chiamato ENCODE-DREAM". Il modello è arrivato terzo in assoluto e i ricercatori affermano che i risultati sono "molto promettenti".
Il problema è che l'epigenoma umano è enorme e richiede enormi risorse computazionali per modellare o studiare ad alto livello utilizzando metodi convenzionali. L'IA consente di abbreviare questo percorso. Ricerche precedenti hanno fornito sufficienti esempi reali dell'impatto dell'epigenomica per insegnare a un computer a fare lo stesso sulla base di un modello. Questo modello può quindi essere utilizzato per prevedere molti importanti processi biologici.
2022-01-29 10:05:47
Autore: Vitalii Babkin