영국 제약 회사 GSK는 세계 최대 프로세서 회사인 Cerebras를 활용하여 유전자 발현 또는 부재를 제어하는 기능과 특정 유전적 변화가 발생하는 세포를 이해하는 기능인 후성유전체학의 과정을 연구했습니다. 후성유전체학의 메커니즘을 밝히면 새로운 시스템의 AI가 인간보다 더 잘할 수 있는 많은 난치성 질병에 대한 치료법을 찾는 데 도움이 될 것입니다.
Cerebras WSE-1(16nm) 프로세서와 최신 WSE-2(7nm)는 각각 단일 300mm 실리콘 웨이퍼로 완전히 만들어진 이전에는 상상할 수 없었던 솔루션입니다. 이러한 프로세서의 작은 클러스터는 인간의 두뇌와 비슷한 기능의 AI 모델을 제공할 수 있습니다. 여기에 예를 들어 유전학에 관한 데이터베이스를 추가하면 한 사람, 심지어 예측 가능한 시간 규모의 대규모 과학자 팀도 이해할 수 없는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 시스템이 탄생했습니다.
GSK는 시간 경과에 따른 게놈 및 역학 분석을 위해 1세대 Cerebras 프로세서의 시스템을 활용했으며 올해 3분기에 2세대 시스템을 기다리고 있습니다. 보고에 따르면 CS-1 시스템은 16노드 GPU 클러스터에서 24일 동안 EBERT(용도 변경 신경망 모델 BERT 또는 "에피게놈" BERT)를 훈련하는 데 2.5일이 걸렸습니다. 새로운 시스템은 처리 속도를 두 배로 늘릴 것으로 예상됩니다.
연구원들은 훈련 후 EBERT가 "ENCODE-DREAM이라는 업계 표준에서 13개 데이터 세트 중 4개에서 가장 높은 예측 정확도를 달성했다"고 주장합니다. 이 모델은 전체 3위를 차지했으며 연구원들은 결과가 "매우 유망하다"고 말합니다.
문제는 인간 후성유전체가 거대하고 기존 방법을 사용하여 높은 수준에서 모델링하거나 연구하기 위해 막대한 계산 자원이 필요하다는 것입니다. AI는 이 경로를 단축하는 것을 가능하게 합니다. 이전 연구는 모델을 기반으로 컴퓨터가 동일한 작업을 수행하도록 가르치는 데 후성유전체학의 영향에 대한 충분한 실제 사례를 제공했습니다. 이 모델은 많은 중요한 생물학적 과정을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
2022-01-29 10:05:47
작가: Vitalii Babkin