英国の製薬会社GSKは、世界最大の加工会社Cerebrasを利用して、エピゲノミクスのプロセス（遺伝子発現またはその欠如を制御する機能）を研究し、特定の遺伝子変化がどの細胞で発生するかを理解しています。エピゲノミクスのメカニズムを明らかにすることは、多くの不治の病の治療法を見つけるのに役立ちます。これは、新しいシステムのAIが人間よりも優れている可能性があります。
Cerebras WSE-1（16nm）プロセッサと最新のWSE-2（7nm）は、これまで想像もできなかったソリューションであり、それぞれが1枚の300mmシリコンウェーハから完全に作られています。このようなプロセッサの小さなクラスターは、人間の脳に匹敵する機能のAIモデルを提供できます。これに、たとえば遺伝学のデータベースを追加すると、予測可能な時間スケールで1人の人や科学者の大規模なチームでさえ理解できないほどの量のデータを分析できるシステムができあがります。
GSKは、第1世代のCerebrasプロセッサのシステムを利用して、ゲノムとそのダイナミクスを経時的に分析し、今年の第3四半期に第2世代のシステムを待っています。伝えられるところによると、CS-1システムはEBERT（再利用されたニューラルネットワークモデルBERTまたは「エピゲノム」BERT）のトレーニングに2。5日かかりましたが、16ノードのGPUクラスターでは24日かかりました。新システムは処理速度を2倍にすることが期待されています。
研究者は、トレーニング後、EBERTは「ENCODE-DREAMと呼ばれる業界標準の13のデータセットのうち4つで最高の予測精度を達成した」と主張しています。モデルは全体で3番目になり、研究者は結果が「非常に有望」であると述べています。
問題は、人間のエピゲノムが巨大であり、従来の方法を使用して高レベルでモデル化または研究するために膨大な計算リソースを必要とすることです。 AIはこの道を短くすることを可能にします。以前の研究は、モデルに基づいて同じことを行うようにコンピューターに教えるのに十分なエピゲノミクスの影響の実例を提供しました。このモデルは、多くの重要な生物学的プロセスを予測するために使用できます。
2022-01-29 10:05:47
著者: Vitalii Babkin