Стартап SpiNNcloud Systems из Дрездена (Германия) сообщил о заключении сделки на поставку Лейпцигскому университету нейроморфного суперкомпьютера, основанного на принципах функционирования человеческого мозга и предназначенного для разработки новых лекарственных препаратов. Суперкомпьютер будет использоваться учёными для моделирования сворачивания белков в рамках исследований в области персонализированной медицины, объединяющей достижения геномики, ИИ, робототехники и новейших диагностических технологий. Стоимость сделки не разглашается.

В суперкомпьютере применена высокопараллельная архитектура с 48 чипами SpiNNaker2 на серверной плате, каждый из которых содержит 152 Arm-ядра со специализированными ускорителями и потребляет 0,8–2,5 Вт. Вся система, оснащённая 4320 чипами с 656 640 ядрами, помещается в одну стойку, но университет решил развернуть её в двух стойках, сообщил Гектор Гонсалес (Hector Gonzalez), соучредитель и генеральный директор SpiNNcloud, отметив, что общий энергетический бюджет системы составляет 25 кВт.

Источник изображений: SpiNNcloud

Новый подход к разработке лекарств использует исключительную параллельность и масштабируемость суперкомпьютера для развёртывания миллионов небольших моделей, которым поручено находить соответствия между молекулами и профилями пациентов. Эта конструкция обеспечивает эффективные, событийно-ориентированные вычисления, позволяя выполнять сложное моделирование и разрабатывать новые персонализированные препараты с более высокой скоростью сходимости и при более низком энергопотреблении по сравнению с традиционными системами на базе GPU.

«Точное и детализированное управление процессорами позволяет использовать очень разреженный маршрут, не задействуя все ядра, — поясняет Гонсалес. — Это один из фундаментальных аспектов, который очень сложно реализовать на GPU, поскольку GPU устроен как каскад вычислительных блоков, которые необходимо задействовать максимально полно, чтобы добиться синхронной эффективности».

«Архитектура SpiNNcloud делает возможным скрининг миллиардов молекул in silico (виртуальное клиническое исследование)», — сообщил Кристиан Майр (Christian Mayr), соучредитель SpiNNcloud. По его словам, изначально разработанная для моделирования биологических нейронных сетей серверная система SpiNNcloud адаптирована для массивно-параллельного выполнения небольших гетерогенных задач. Прототип нейронной сети позволяет провести скрининг 20 млрд молекул менее чем за час — это на два порядка быстрее, чем на 1000 CPU-ядер.

Гонсалес сообщил ресурсу EE Times, что индивидуальный подход к разработке лекарств, используемый в персонализированной медицине, хорошо вписывается в архитектуру SpiNNcloud. «Это множество небольших моделей, которые взаимодействуют друг с другом через чрезвычайно быструю сеть», — пояснил он. «Наша вычислительная архитектура <…> уникально подходит для развёртывания эффективных алгоритмов, требующих динамической разреженности и экстремального параллелизма», — добавил глава SpiNNcloud.

«Экстремальный параллелизм SpiNNcloud делает их идеально подходящими для задач, связанных со сворачиванием белков, например, для поиска низкомолекулярных лекарственных препаратов, — отметил Йенс Майлер (Jens Meiler), профессор Института Александра фон Гумбольдта по Интернету и обществу и директор Института поиска лекарственных препаратов Лейпцигского университета. — «Фолдинг белков можно рассматривать как задачу оптимизации, в которой белок стремится найти своё наименьшее энергетическое состояние. Суперкомпьютеры SpiNNcloud хорошо справляются с такими задачами».

Самая крупная система, развёрнутая SpiNNcloud на данный момент, включает 30 тыс. чипов (более 5 млрд вычислительных элементов) в Дрезденском университете. «Максимально возможная система, которую мы можем спроектировать, – это 16 стоек, — говорит Гонсалес. — При более чем 16 стойках будет сложно поддерживать достаточную связанность между моделями». По его словам, можно было бы развернуть в Лейпциге и более крупный суперкомпьютер с большим числом ядер, но компании пришлось учитывать финансовые ограничения университета.

Как сообщает EE Times, SpiNNcloud также тестирует своё оборудование в новых исследовательских направлениях, основанных на классических методах глубокого обучения, в частности, в работе с MoE-моделями. По словам Гонсалеса, архитектура SpiNNcloud хорошо подходит для таких задач. Разработчик выразил надежду, что архитектуры, вдохновлённые принципами работы мозга, такие как SpiNNcloud, позволят создавать новые типы моделей, невозможные для реализации на массовом оборудовании.

Год назад содержащее ошибку обновление программного обеспечения, продаваемого специалистом по кибербезопасности — компанией CrowdStrike, вывело из строя миллионы компьютеров по всему миру и отправило их в цикл постоянных перезагрузок. По эффекту сбой был сравним с одной из самых масштабных кибератак в истории, ущерб от которого исчисляется миллиардами долларов. Среди пострадавших оказались сотни больниц и их пациенты, сообщает Wired.

В июле 2024 года глобальный сбой из-за обновления CrowdStrike затронул 8,5 млн ПК на Windows. В сбое Microsoft косвенно обвинила регулятора ЕС — компанию вынудили открыть ядро ОС 15 лет назад, в том числе для сторонних разработчиков. В итоге компания переработала механизм доступа к ядру. Сама CrowdStrike назвала виновником сбоя баг в ПО для тестирования апдейтов, а позже объявила, что позволит более гибко управлять обновлениями Falcon Sensor, которые стали причиной сбоя.

Группа специалистов по кибербезопасности в сфере медицины провела исследование, оценив ущерб от сбоя не в долларах, а в уроне, нанесённом больницам и пациентам на территории США. Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего опубликовали статью в издании журнала Американской медицинской ассоциации (JAMA Network Open), в которой впервые предпринята попытка оценить количество пострадавших медицинских учреждений, а также выяснить, какие именно службы пострадали в больницах.

Источник изображения: Vitaly Gariev/unspalsh.com

CrowdStrike резко раскритиковала исследование, назвав данные «лженаукой». Подчёркивается, что исследователи не проверяли, действовало ли в пострадавших сетях было затронутое ПО Windows или CrowdStrike. Например, в тот же день произошёл масштабный сбой Microsoft Azure, отчего тоже могли пострадать многие больницы. Впрочем, в CrowdStrike не отрицают тяжёлых последствий сбоя и приносят извинения всем затронутым. В ответ в Калифорнийском университете в Сан-Диего (UCSD) заявили, что остаются при своих выводах — сбой Azure затронул в основном центральную часть США, а нарушения работы иного характера коснулись всей страны и начались именно тогда, когда некорректное обновление вызвало коллапс.

Исследователи уверены, что дела обстоят ещё хуже, поскольку изучили лишь около трети из более 6 тыс. больниц США, а истинное число пострадавших учреждений может быть намного больше. Работа исследователей является частью более масштабного проекта по сканированию интернета под названием Ransomwhere?, который выявляет сбои в работе медучреждений, связанные с вирусами-вымогателями. В рамках проекта американские больницы уже проверялись с помощью инструментов ZMap и Censys на момент сбоя.

Выяснилось, что не менее 759 из 2242 исследовавшихся больниц в США столкнулись с теми или иными проблемами из-за перебоев работы в больничных сетях в роковой день. Так, в 202 больницах нарушилась работа служб, напрямую связанных с пациентами — порталов для персонала (в т.ч. для просмотра медкарт), систем мониторинга плода, инструментов для удалённого ухода за пациентами, сервисов безопасной передачи документов и др. Например, в случае инсульта передача данных от КТ-сканера врачу значительно затруднялась.

Источник изображения: Accuray/unspalsh.com

Также выяснилось, что в 212 больницах были сбои в работе значимых систем, от платформ планирования работы персонала до систем оплаты счетов и инструментов управления временем ожидания пациентов. Что касается «релевантных для исследования» услуг, сбои наблюдались в 62 больницах. Больше всего сбоев (в 287 больницах) пришлось на категорию «прочие», включающую офлайн-сервисы. При этом отмечается, что отсутствует статистика того, как кому-либо могли быть поставлены неверные диагнозы или не вовремя назначены жизненно необходимые антибиотики.

В прошлом году уже появлялась информация, что обновление ПО CrowdStrike негативно сказалось на деятельности медицинских учреждений, но теперь речь идёт о более масштабном исследовании. В нём учёные также попытались приблизительно измерить продолжительность простоя больничных служб. Около 58 % служб вновь заработали в течение шести часов, и 8 % — не менее чем через 48 часов. Это намного меньше, чем простои от реальных кибератак, однако задержка в несколько часов или даже минут может увеличить уровень смертности пациентов, считают специалисты.

Команда Калифорнийского университета в Сан-Диего подчёркивает, что основная цель их исследования — показать, что с помощью правильных инструментов можно отслеживать массовые сбои в работе медицинских сетей и извлекать из них уроки. Результатом может стать более глубокое понимание того, как предотвратить или защитить больницы от подобных ситуаций в будущем.

Питтсбургский суперкомпьютерный центр (PSC) ввёл в эксплуатацию вычислительный комплекс Anton 3 — специализированный суперкомпьютер следующего поколения, предназначенный для биомолекулярного моделирования. Система позволяет ускорить исследование ферментов, создание новых лекарственных препаратов, ремоделирование мембран и пр.

Проект Anton реализуется частной компанией D. E. Shaw Research. Данная серия суперкомпьютеров названа в честь Антони ван Левенгука (Antoni van Leeuwenhoek) — нидерландского натуралиста, конструктора микроскопов и пионера микробиологии. Системы Anton разрабатываются специально для ускорения процесса моделирования молекулярной динамики.

Источник изображений: D. E. Shaw Research

С помощью этих суперкомпьютеров исследователи могут получить ценную информацию о движениях и взаимодействиях белков и других биологически важных молекул. Многие из решаемых на базе Anton задач не могут быть выполнены за разумное время с помощью любого другого современного суперкомпьютера общего назначения или программного обеспечения для молекулярной динамики, доступного академическому сообществу.

Комплекс Anton 3 имеет 64-узловую конфигурацию. Задействованы 512 кастомных ASIC, а энергопотребление суперкомпьютера находится на уровне 400 кВт. Anton 3 обеспечивает быстродействие до 980 тыс. шагов моделирования в секунду (timesteps per second, TPS). По производительности на задачах молекулярной динамики система, как утверждается, на два порядка превосходит существующие универсальные суперкомпьютеры. Впрочем, по словам Cerebras, её царь-ускорители справляются и с этой задачей.

«Благодаря новейшей системе Anton мы сможем предоставить исследователям уникальный ресурс, способный за считанные дни выдавать результаты, на которые при использовании любого другого суперкомпьютера ушли бы годы», — отмечает доктор Филип Блад (Philip Blood), научный директор PSC. Разработкой систем для ускорения расчётов молекулярной динамики также занимается RIKEN в рамках проекта MDGRAPE.

Уполномоченная по конфиденциальности данных в Австралии Карли Кайнд (Karly Kind) сообщила, что одно из местных правительственных ведомств не приняло достаточных мер для защиты от «цифровых двойников». Речь идёт о людях, имеющих одинаковые имена и фамилии и даты рождения — их данные в правительственных базах иногда буквально перепутаны, сообщает The Register.

Кайнд недавно назначила компенсацию в размере AU$10 тыс. ($6,1 тыс.) пострадавшему гражданину, чьи записи в системе здравоохранения «смешались» с информацией о других гражданах с аналогичными именами, фамилиями и датами рождения. В основном такие ситуации возникают в случаях, когда сотрудники, имеющие доступ к базам, вносят информацию в неверный аккаунт, либо сторонний подрядчик подаёт неверную информацию о клиенте.

В данном случае пострадавший пожаловался, что в результате четырёх ошибок государственных служащих в его медицинских записях оказалась информация о трёх разных людях с одинаковыми именами, фамилиями и датами рождения. Выяснилось это после того, как австралийская система медицинского страхования Medicare сообщила пострадавшему, что он близок к лимиту по выплатам и скоро за страховку ему придётся платить больше обычного. Оказалось, что часть походов к врачам его «цифровых двойников» записали на счёт пострадавшего.

Источник изображения: Ralph Mayhew/unsplash.com

Пострадавший подал жалобу ещё в 2019 году, а компенсацию ему присудили именно из-за ошибок со стороны государственных ведомств, не потрудившихся их избежать. С тех пор связанные с проблемой правительственные ведомства приняли меры для устранения путаницы и возможностей неавторизованного доступа к данным, однако, признаётся Кайнд, никакие технические решения не позволят избавиться от банальных человеческих ошибок.

По словам Кайнд, сотни австралийцев имеют одинаковые данные и их учётные записи в правительственных базах часто «смешиваются», в результате чего возникают не просто неудобства, а наносится реальный вред. Например, медицинские работники в случае ошибки не могут получить доступ к корректным данным. Могут возникнуть и трудности в финансовых аспектах здравоохранения или проблемы с правительственными службами. Хотя пострадать от этого может лишь небольшой процент австралийцев, потенциальный вред считается значительным.

Проведённое Калифорнийским технологическим институтом (Caltech) и Калифорнийским университетом в Риверсайде (University of California Riverside) исследование показало, что невероятные потребности ИИ в электроэнергии станут причиной опасного загрязнения воздуха. Это приведёт к появлению симптомов астмы у 600 тыс. человек и 1,3 тыс. преждевременных смертей ежегодно, а также к росту расходов на здравоохранение на $20 млрд/год к 2030 году, сообщает eWeek.

В работе The Unpaid Toll: Quantifying the Public Health Impact of AI анализируется разрушительное влияние ИИ ЦОД на жизнь общества. Чем больше появляется дата-центров и сопутствующей инфраструктуры, тем больше энергии требуется для их питания и тем выше уровень выбросов электростанций, а также резервных дизельных генераторов. При этом выбросы содержат микрочастицы размером менее 2,5 мкм (PM_2,5), диоксид серы (SO₂) и диоксид азота (NO₂), негативно влияющие на человека.

Согласно результатам исследований, малоимущим гражданам, проживающим около электростанций и дата-центров, рост заболеваний угрожает больше всего. Так, резервные дизельные генераторы выделяют в 200–600 раз больше диоксида азота в сравнении с газовыми электростанциями, но загрязнением близлежащих территорий дело не ограничивается. Выбросы отравляют и соседние штаты, влияя даже на районы, находящиеся далеко от начального места загрязнения.

Источник изображения: Janusz Walczak/unsplash.com

Например, загрязнения от дизель-генераторов ЦОД в Северной Вирджинии, служащей главным хабом ЦОД США и, пожалуй, всего мира, распространяются также на Западную Вирджинию, Мэриленд, Пенсильванию, Нью-Йорк, Нью-Джерси, Делавэр и даже достигают Вашингтона. Даже если выбросы генераторов не превышают 10 % от допустимой нормы, региональные расходы на здравоохранение на здравоохранение составят $190-260 млн ежегодно. Если выбросы генераторов будут на максимально допустимом уровне, то расходы увеличатся на порядок.

В работе подчёркивается масштаб проблемы. Обучение одной большой языковой модели (LLM) уровня Llama 3.1 ведёт к выбросам, эквивалентным 10 тыс. поездок на обычном автомобиле между Лос-Анджелесом и Нью-Йорком. В 2030 году вызванное ИИ загрязнение сможет посоперничать с выбросами 35 млн транспортных средств. По показателю воздействия на общественное здоровье ИИ превзойдёт даже сталелитейную отрасль.

Источник изображения: UC Riverside / Caltech

Учёные подчёркивают недостаток корпоративной ответственности. По их словам, если посмотреть отчёты об устойчивом развитии технологических компаний, можно заметить, что в тех содержится информация преимущественно об углеродных выбросах и расходе воды (ранее сообщалась, что только в ходе одной сессии бот вроде ChatGPT «выпивал» около 0,5 л воды), а о загрязнениях, уже создающих нагрузку на систему здравоохранения, не упоминается вообще.

Авторы исследования призывают работающие над ИИ компании к более прозрачным отчётам, где будет сообщаться не только о выбросах углерода, но и других загрязнителях воздуха. Также рекомендуется выплачивать компенсации пострадавшим сообществам и внедрять экоустойчивые технологии для минимизации ущерба окружающей среде.

Тем временем дефицит энергии в мире и США из-за ИИ ЦОД только нарастает, и проблема загрязнения воздуха — не единственная. Выяснилось, что дата-центры нарушают баланс в системе энергоснабжения жилых домов в Соединённых Штатов, что в худшем случае может приводить даже к пожарам в домах близ ЦОД. Приказом ещё действующего президента США федеральные земли будут выделять под строительство ИИ-инфраструктуры и объектов «зелёной» энергетики.

Основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и король Дании Фредерик X объявили о запуске крупнейшего в стране суверенного суперкомпьютера для задач ИИ. Система получила название Gefion («Гевьон») — в честь скандинавской богини плодородия.

НРС-комплекс эксплуатируется Датским центром инноваций в области искусственного интеллекта (DCAI), который был создан при поддержке фонда Novo Nordisk Foundation и Датского фонда экспорта и инвестиций. В церемонии ввода Gefion в эксплуатацию, проходившей в Копенгагене, приняла участие Надя Карлстен (Nadia Carlsten), генеральный директор DCAI.

Суперкомпьютер объединяет 191 систему DGX H100, что в общей сложности даёт 1528 ускорителей NVIDIA H100. Задействованы 382 процессора Intel Xeon Platinum и интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Прочие технические характеристики, а также показатели быстродействия системы пока не раскрываются. Пиковая теоретическая FP64-производительность должна составить около 52 Пфлопс, а в FP8-расчётах с разреженностью — порядка 6 Эфлопс.

Источник изображения: NVIDIA

Сообщается, что Gefion будет применяться для решения сложных задач в области квантовых вычислений, «зелёной» энергетики, биотехнологий и пр. В частности, исследователи из Копенгагенского университета (UCPH) намерены задействовать машину для проведения крупномасштабного распределённого моделирования квантовых компьютерных схем. Кроме того, UCPH, Технический университет Дании (DTU), Novo Nordisk и Novonesis совместно разработают многомодальную геномную ИИ-модель для анализа мутаций заболеваний и разработки вакцин. Доступ к Gefion также получат стартапы, реализующие перспективные проекты в области обработки текста, изображений и видео.

Источник изображения: DCAI

Суперкомпьютер размещён в одном из дата-центров Digital Realty на территории Дании. Этот объект на 100 % получает питание от возобновляемых источников энергии. Сборкой и установкой вычислительного комплекса занимались специалисты Eviden.

Новейший проект Министерства обороны США объединит суперкомпьютер и т.н. лабораторию быстрого реагирования (RRL, Rapid Response Laboratory). The Register сообщает, что проект призван укрепить биологическую защиту Соединённых Штатов.

Расположенная на территории Ливерморской национальной лаборатории им. Э. Лоуренса (Lawrence Livermore National Laboratory, LLNL) в Калифорнии, машина строится при сотрудничестве с Национальным агентством ядерной безопасности США (National Nuclear Security Agency, NNSA) и будет основана на той же архитектуре, что и грядущий экзафлопсный суперкомпьютер El Capitan на базе ускорителей AMD Instinct MI300A. Спецификации аппаратного обеспечения и ПО не раскрываются.

Машина будет использоваться как военными, так и гражданскими специалистами для крупномасштабных симуляций, ИИ-моделирования, классификации угроз, а при сотрудничестве с новой биологической лабораторией — для ускорения разработки контрмер. Некоторые из них, как ожидается, будут чрезвычайно важными, поскольку решения можно будет находить в течение дней, если не часов. Впрочем, новые вычислительные мощности военные биологи намерены использовать на регулярной основе. Конечно, как отмечает The Register, инструменты для разработки средств борьбы могут использоваться и для создания биологического оружия, хотя в самом Пентагоне о подобном применении суперкомпьютера не упоминают.

Источник изображения: Lawrence Livermore National Laboratory

Концепция биологической защиты США представляет собой комплекс мер для борьбы как с естественными, так и рукотворными биологическими угрозами военным и гражданским лицам, природным ресурсам, источникам пищи и воды и т.п., воздействие на которые может негативно сказаться на возможностях воюющей стороны. Поскольку биологические угрозы имеют важное значение для самых разных ведомств, суперкомпьютер будет доступен и прочим правительственным агентствам США, а также союзникам Соединённых Штатов, академическим исследователям и промышленным компаниям.

Лаборатория RRL будет находиться буквально в «шаговой доступности» от суперкомпьютера. Она станет дополнением к проекту Пентагона Generative Unconstrained Intelligent Drug Engineering (GUIDE). GUIDE занимается разработкой медицинских и биологических контрмер с использованием машинного обучения для создания анител, структурной биологии, биоинформатики, молекулярного моделирования и т.д. Новый суперкомпьютер позволит Пентагону быстрые и многократные тесты моделируемых вакцин и лекарств.

RRL автоматизирована и снабжена роботами и иными инструментами для изучения строения и свойств молекул, для редактирования структуры белков и т.д. По словам экспертов LLNL, лаборатория, подключённая к суперкомпьютеру, позволит изменить всю систему распознавания биологических угроз и ответа на них.

Компания NVIDIA сообщила о доступности комплексного решения AI Enterprise-IGX, которое, как утверждается, призвано удовлетворить растущую потребность в ИИ-вычислениях в реальном времени на периферии в таких областях, как медицина, промышленность и пр.

Продукт объединяет NVIDIA IGX и систему Holoscan, а также Isaac и Metropolis. Напомним, IGX — это платформа индустриального уровня для ИИ-вычислений на периферии, специально разработанная для промышленных и медицинских сред. Holoscan предоставляет собой полнофункциональную инфраструктуру, необходимую для масштабируемой программно-определяемой обработки потоковых данных в режиме реального времени на периферии.

Источник изображения: NVIDIA

Отмечается, что AI Enterprise-IGX предоставляет предприятиям новый уровень производительности, безопасности и поддержки для всего стека ПО для периферийных вычислений. В результате, упрощается и ускоряется развёртывание ИИ-приложений на периферии. Благодаря сочетанию NVIDIA AI Enterprise-IGX и Holoscan на базе IGX-платформ клиенты получают решение с гибкими возможностями интеграции сенсоров, высокой ИИ-производительностью и безопасностью для решения задач на периферии.

Источник изображения: NVIDIA

Вместе с тем NVIDIA объявила об обновлении самой аппаратной платформы IGX. В частности, для IGX Orin 700 (кодовое имя IGX Boardkit) реализована поддержка ускорителей NVIDIA RTX 6000 Ada, что обеспечивает ИИ-производительность до 1,705 TOPS — это в семь раз больше по сравнению с показателем, который достигается при использовании интегрированного GPU. Кроме того, появилась поддержка «системы на модуле» IGX Orin 500.

Источник изображения: NVIDIA

Говорится также, что программа сертификации NVIDIA-Certified Systems теперь распространяется на платформу IGX. Такие продукты готовят Advantech, Adlink, Aetina, Ahead, Cosmo Intelligent Medical Devices (подразделение Cosmo Pharmaceuticals), Dedicated Computing, Leadtek, Onyx, YUAN и др.

Вместе с тем многие компании, работающие в области медицинских технологий, включая Barco, Karl Storz, Medtronic и Moon Surgical, внедряют NVIDIA IGX с системой Holoscan для ускорения разработки ИИ-решений для медицинской диагностики, хирургических роботов, средств по уходу за пациентами и пр.

Компания Eviden, дочерняя структура Atos, объявила о заключении соглашения с Датским центром инноваций в области искусственного интеллекта (Danish Centre for AI Innovation) на создание передового суперкомпьютера для решения ИИ-задач. Вычислительный комплекс под названием Gefion, как ожидается, заработает до конца текущего года.

Как сообщается, в основу Gefion ляжет платформа NVIDIA DGX SuperPOD. Конфигурация включает 191 систему NVIDIA DGX H100, а общее количество ускорителей NVIDIA H100 составит 1528 штук. Говорится о применении интерконнекта NVIDIA Quantum-2 InfiniBand.

В состав суперкомпьютера также войдут 382 процессора Intel Xeon Platinum 8480C поколения Sapphire Rapids. Эти чипы насчитывают 56 ядер (112 потоков), работающих на частоте 2,0/3,8 ГГц. Для подсистемы хранения выбрано решение DataDirect Networks (DDN).

Ожидаемая ИИ-производительность Gefion на операциях FP8 составит около 6 Эфлопс. В рамках проекта Eviden отвечает за доставку компонентов комплекса, монтаж и пуско-наладочные работы. Система разместится в дата-центре Digital Realty. Её питание будет на 100 % обеспечиваться за счёт энергии из возобновляемых источников.

Источник изображения: NVIDIA

Датский центр инноваций в области ИИ принадлежит фонду Novo Nordisk Foundation и Экспортно-инвестиционному фонду Дании. При этом Novo Nordisk Foundation, основанный в Дании ещё в 1924 году, представляет собой корпоративный фонд с филантропическими целями. Его видение заключается в улучшении здоровья людей, повышении устойчивости общества и планеты. Отмечается, что Novo Nordisk Foundation обеспечит финансирование центра в размере примерно 600 млн датских крон (около $87,5 млн), а Экспортно-инвестиционный фонд — 100 млн датских крон ($14,6 млн).

«Инициатива Чан Цукерберг» (CZI), благотворительная организация основателя Facebook✴ Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg), намерена создать высокопроизводительный вычислительный кластер с ускорителями NVIDIA. Об этом сообщает ресурс Datacenter Dynamics. Говорится, что в основу платформы лягут более тысячи изделий NVIDIA H100. Кластер планируется использовать для биомедицинских исследований с применением средств ИИ.

Суперкомпьютер будет использоваться для разработки открытых моделей человеческих клеток. При этом планируется применять прогностические методы, обученные на больших наборах данных, таких как те, которые интегрированы в программный инструмент Chan Zuckerberg CELL by GENE (CZ CELLxGENE). Модели также будут обучаться на данных, полученных исследовательскими институтами CZ Science, таких как атлас расположения и взаимодействия белков OpenCell и клеточный атлас Tabula Sapiens, созданный Биоцентром Чана Цукерберга в Сан-Франциско (Biohub San Francisco).

Источник изображения: pixabay.com

Разработка цифровых моделей, способных предсказывать поведение различных типов клеток, поможет исследователям лучше понять здоровое состояние организма и изменения, происходящие при различных заболеваниях.