Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
IBM Watson открывает новую эру обработки больших данных

29, август 2014  —  Компания IBM (NYSE: IBM ) представила новое дополнение к когнитивным возможностям суперкомпьютера Watson, которое позволяет исследователям ускорить темпы научных исследований путем нахождения ранее неизведанных связей при анализе больших данных.

Новый сервис IBM Watson Discovery Advisor доступен в облачной среде и создан для того, чтобы помогать ученым в работе над исследованиями. Сервис позволяет сократить время, необходимое для подтверждения гипотез и формулирования заключений, с месяцев до дней и с дней до считанных часов, открывая новые возможности для исследователей и разработчиков.

Основываясь на возможности суперкомпьютера Watson понимать естественные языки, Watson Discovery Advisor таким же образом понимает язык науки, к примеру, то, как взаимодействуют химические элементы, и предоставляет специалистам полнофункциональный инструмент для проведения исследований в сфере биологических наук и других областях.

Ученые из ведущих академических, фармацевтических и других коммерческих исследовательских центров уже используют новый сервис для того, чтобы в сжатые сроки анализировать и подтверждать гипотезы, используя данные из открытых источников. Новое исследование публикуется ежедневно каждые 30 секунд. В свою очередь, за год публикуется около миллиона научных работ (источник: CiteSeer*). По данным Национального института здравоохранения США, среднестатистический исследователь прочитывает около 23 научных трудов в месяц, то есть около 300 в год. А это значит, что полностью совладать с растущим количеством научных работ физически невозможно.

В 2013 г. 1000 ведущих исследовательских и девелоперских компаний потратили более чем 600 миллиардов долларов США на проведение исследований (источник: Strategy&). Если взять в качестве примера полный цикл разработки фармацевтического препарата, то исследования продвигаются довольно медленно, занимая в среднем от 10 до 15 лет (источник: Pharmaceutical Research and Manufacturers of America). Используя Watson Discovery Advisor, ученые могут находить новые или ранее нераскрытые связи среди разрозненных данных, которые потенциально могут значительно ускорить темпы научных исследований.

«Мы стоим на пороге новой эры научных открытий, основанных на больших данных, – комментирует Майк Родин (Mike Rhodin), старший вице-президент, IBM Watson Group. – Watson Discovery Adviso r представляет собой логичное дополнение к существующим когнитивным возможностям суперкомпьютера Watson. Мы предлагаем индустрии мощный инструмент, который поможет увеличить эффект от инвестиций в исследования и разработку, в итоге приводя к новым важным открытиям».

Ведущие исследовательские организации, включая Медицинский колледж Бэйлора, компанию Johnson & Johnson и Центра исследования генома в Нью-Йорке, уже сейчас приступают к использованию Watson Discovery Advisor с целью ускорить развитие научных проектов.

•  По данным совместного исследования Медицинского колледжа Бэйлора и IBM, ученые продемонстрировали новую возможность для постановки вопросов, которые могут быть полезны в контексте долгосрочной разработки новых эффективных способов лечения заболеваний. В течение нескольких недель биологи и специалисты по обработке данных, использующие набор инструментов Baylor Knowledge Integration Toolkit (KnIT), основанный на технологии Watson, с высокой точностью определили протеины, модифицирующие p53 – важный белок, непосредственно влияющий на прогрессирование раковых заболеваний. Данное открытие может помочь ускорить разработку и увеличить эффективность лекарственных средств и препаратов. В противном случае данное исследование могло бы занять несколько лет. Технология Watson помогла анализировать 70000 научных работ, чтобы определить белки, которые влияют на активность p53. Автоматизированный анализ информации позволил исследователям идентифицировать шесть белков для следующего изучения. Это знаменует значительный прорыв, поскольку в последние 30 лет ученые могли справиться с изучением лишь одного белка в год.

«В среднем один ученый может прочитать от одного до пяти исследований в день, – говорит д-р Оливье Личтардж ( Olivier Lichtarge ), ведущий исследователь и профессор молекулярной генетики в Медицинском колледже Бэйлора. – Если говорить конкретно о p53, то этому белку посвящено более 70000 научных работ. Даже если я буду читать по пять исследований в день, я потрачу почти 38 лет для того, чтобы полностью переработать всю имеющуюся на сегодня информацию. Технология Watson, в свою очередь, продемонстрировала возможность увеличения скорости и качества исследовательской работы».

•  Компания Johnson & Johnson сотрудничает с командой разработчиков IBM Watson Discovery Advisor с целью научить суперкомпьютер Watson читать и понимать научные работы, которые детально описывают результаты клинических испытаний лекарственных препаратов. Сотрудничество двух компаний может повлиять на сравнительный анализ эффективности лекарств, что позволит медицинскому персоналу назначать правильные средства лечения пациентам, а также минимизировать побочные эффекты. В среднем, сравнительный анализ эффективности, сделанный вручную, требует участия трех специалистов и работы в течение 10 месяцев только чтобы собрать необходимые данные и подготовить их к анализу информации и подтверждению гипотезы. Специалисты Johnson & Johnson и IBM надеются научить суперкомпьютер оперативно извлекать информацию напрямую из медицинской литературы, позволяя исследователям задавать вопросы, основываясь на полученных данных, с целью определить эффективность лечения в сравнении с применением других препаратов, а также минимизировать побочные эффекты от их использования.

•  Суперкомпьютер IBM Watson будет поддерживать работу аналитиков Центра исследования генома в Нью-Йорке в области развития геномной медицины. Внимание исследователей будет сконцентрировано на клиническом применении геномики с целью помочь онкологам предоставлять лечение, основанное на ДНК пациента, больным глиобластомой – агрессивной формой рака мозга, от которой погибает более чем 13000 американцев ежегодно. Несмотря на значительные прорывы в области исследования генетических причин раковых заболеваний, огромные размеры массивов геномных данных затрудняют их применение для нахождения эффективных средств лечения. На основе результатов нового клинического исследования в ближайшем будущем IBM Watson поможет ускорить предоставление персонализированных средств лечения.

Практическое применение

Новые технологии могут найти применение во всех сферах, где требуется анализ большого количества информации. Когнитивные вычисления позволят экспертам работать с огромными массивами данных, включая продукты интеллектуального труда множества экспертов. Watson может использоваться:

- Для помощи разработчикам медицинских препаратов, необходимых для спасения жизней множества людей

- Расширения аналитических возможностей финансовых консультантов

- Улучшения стратегии адвокатов по слияниям и поглощениям за счет более всеобъемлющей юридической оценки и анализа документов

- Для работы государственных аналитиков в областях, связанных с безопасностью

- Для создания новых рецептов. Повара могут использовать Watson для создания новых блюд, изучения принципов готовки и состава еды, а также пользоваться огромной базой рецептов с данными о совместимости продуктов, химии и кухнях стран мира.

IBM Watson Discovery Advisor может трансформировать индустрии и профессии, опирающиеся на данные, такие как юриспруденция, биотехнологии, образование, химия, производство металлов, научные исследования, техника и криминалистика.

Более подробная информация находится на сайте https :// ibm . biz / watsondiscoveryadvisor .

IBM Power Systems , лежащие в основе инфраструктуры Watson , позволяют суперкомпьютеру обрабатывать и анализировать большое количество данных.

IBM Watson : открывая новую эру в компьютерных вычислениях

Спустя три года после победы в телевизионной игре Jeopardy ! (её российский аналог – «Своя игра») IBM Watson стал символом новой эры вычислений. Суперкомпьютер был награжден призом за инновационный новый продукт 2013 года в США исследовательской фирмой Frost & Sullivan , а также включен в список 10 стратегических технологических трендов 2014 года компанией Gartner , которая также предсказала, что к 2017 году 10 процентов компьютеров будут способны самообучаться так же, как Watson .

Но на сегодняшний день Watson – это не просто знаменитый компьютер-победитель телевизионной игры. Watson успел «поработать» в различных индустриях. В области здравоохранения IBM разрабатывает приложение совместно с центром онкологии Memorial Sloan - Kettering , а также сотрудничает с компанией WellPoint , Онкологическим центром им. М. Д. Андерсона при Техасском университете и Лернерским медицинским колледжем при клинике Кливленда. Корпорация также заключила партнерства с многочисленными колледжами и университетами в США, чтобы студенты могли учиться работать с Watson и его когнитивными вычислительными способностями уже сейчас.

Более подробная информация об IBM Watson находится по адресу: www . ibmwatson . com .

Чтобы присоединиться к дискуссии о суперкомпьютере используйте хештег # ibmwatson . Узнавайте о новостях на Facebook , YouTube и Flickr .

Изображения IBM Watson Discovery можно получить здесь .

Более подробная информация также есть в блоге IBM Smarter Planet : http :// ibm . co /1 tFVdly , http :// ibm . co / XPzxIY , http :// ibm . co /1 vj 8 dQZ .

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости IBM

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.