Dans cette interview, Ma Clinique s’entretient avec Dustin Tseng, chef de produit pour le groupe Edge Server chez Advantech, et Ben Busby, responsable des alliances mondiales pour les Omics chez NVIDIA, sur la façon dont les progrès de l’infrastructure informatique permettent la recherche en sciences de la vie basée sur l’IA. Ils discutent de la demande croissante de calcul accéléré par GPU, des défis liés à la gestion de données biologiques de plus en plus complexes et de la manière dont une collaboration étroite entre les fournisseurs de matériel et de logiciels contribue à accélérer la génomique, les diagnostics et la découverte scientifique. L’interview est basée sur le récent webinaire Advantech sur l’informatique pour les sciences de la vie.
Sommaire
Pouvez-vous s’il vous plaît vous présenter ainsi que vos rôles ?
Dustin Tseng : Je me concentre sur le développement de plates-formes de serveurs hautes performances pour les applications d’IA, d’informatique de pointe et de sciences de la vie. Notre équipe travaille en étroite collaboration avec les fabricants d’équipements pour concevoir une infrastructure qui prend en charge des charges de travail exigeantes telles que la génomique, les diagnostics et l’inférence d’IA en temps réel. Nous collaborons également avec des partenaires de l’écosystème comme NVIDIA pour garantir que nos plates-formes offrent les performances et l’évolutivité dont les clients ont besoin.
Ben Busby : Je travaille dans l’écosystème des sciences de la vie avec des sociétés de séquençage, des organismes de recherche, des fournisseurs de cloud et des partenaires matériels pour aider à accélérer les flux de travail en génomique et en IA. Notre objectif est de rendre accessible l’informatique avancée afin que les chercheurs puissent analyser les données biologiques plus rapidement et plus efficacement.
Pourquoi l’informatique est-elle devenue un objectif si crucial pour la recherche en sciences de la vie ?
Dustin Tseng : Les instruments de laboratoire modernes génèrent d’énormes volumes de données, qu’elles proviennent du séquençage du génome, de l’imagerie médicale ou des systèmes de diagnostic. Dans le même temps, les organisations adoptent rapidement l’IA pour extraire des informations significatives de ces informations. Le défi est qu’une grande partie de ces données ne sont pas structurées, ce qui signifie qu’elles ne peuvent pas être immédiatement utilisées par les modèles d’IA. L’infrastructure informatique devient donc essentielle car elle permet de collecter, de traiter et d’analyser efficacement les données. Nous voyons l’IA dépasser les projets pilotes pour s’intégrer aux flux de travail quotidiens des laboratoires, faisant du calcul haute performance un élément fondamental de la recherche scientifique plutôt qu’une simple considération informatique.
Crédit d’image : Collagery/Shutterstock.com
Quels sont les plus grands défis d’infrastructure auxquels les laboratoires sont confrontés aujourd’hui ?
Dustin Tseng : L’un des plus grands défis est ce que nous appelons l’écart entre les données et la découverte. Les instruments produisent de vastes ensembles de données qui doivent souvent être analysés immédiatement pour étayer les décisions cliniques ou les expériences en cours. Le déplacement de téraoctets d’informations vers le cloud entraîne une latence, augmente les coûts et soulève des problèmes de confidentialité des données. De plus en plus, les laboratoires ont besoin de ressources informatiques proches du lieu où les données sont générées. Le succès ne se mesure plus simplement par la quantité de puissance de calcul disponible, mais par l’efficacité avec laquelle cette infrastructure convertit les données en résultats scientifiques significatifs.
Pourquoi le partenariat entre Advantech et NVIDIA est-il si important ?
Dustin Tseng : Advantech fournit l’infrastructure matérielle qui prend en charge l’ensemble du pipeline de données scientifiques, de l’acquisition à l’analyse de l’IA. NVIDIA fournit l’accélération GPU et les logiciels d’IA qui permettent à ces plates-formes d’exécuter efficacement des charges de travail complexes. Nous créons une infrastructure prête pour l’IA que les laboratoires et les fabricants d’équipements peuvent déployer en toute confiance.
Ben Busby : La collaboration est essentielle car l’informatique des sciences de la vie s’étend à de nombreuses organisations. Nous travaillons en étroite collaboration avec des fabricants de matériel, des sociétés de séquençage, des développeurs de logiciels, des instituts de recherche et des fournisseurs de cloud. En combinant du matériel spécialisé avec des logiciels accélérés, nous pouvons aider les chercheurs à passer beaucoup plus rapidement des données brutes aux connaissances scientifiques.
Comment vos plateformes de serveurs d’IA ont-elles été conçues spécifiquement pour la génomique et le diagnostic ?
Dustin Tseng : Notre architecture de serveur SKY a été développée pour répondre aux exigences uniques des applications des sciences de la vie. Nous nous concentrons sur la connectivité PCIe Gen5 haute densité pour éliminer les goulots d’étranglement des données entre les CPU et les GPU, le refroidissement zonal avancé pour maintenir les performances pendant les charges de travail intensives d’IA et les conceptions modulaires qui permettent d’intégrer les futures générations de GPU sans repenser l’ensemble de la plateforme. Ces systèmes prennent également en charge les empreintes compactes et les faibles niveaux acoustiques requis dans les environnements de laboratoire tout en fournissant la puissance de calcul nécessaire à l’analyse génomique en temps réel et à l’inférence par l’IA.
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Ben, comment NVIDIA accélère-t-il la recherche en génomique grâce aux logiciels ?
Ben Busby : Notre philosophie est d’accélérer les logiciels que les chercheurs utilisent déjà plutôt que de les obliger à adopter des flux de travail entièrement nouveaux. Nous avons accéléré de nombreuses applications génomiques open source couvrant le séquençage à lecture courte, le séquençage à lecture longue, l’analyse de l’ARN, la modélisation des protéines et l’analyse pan-génomique. Dans de nombreux cas, nous avons démontré des améliorations environ quarante fois supérieures aux flux de travail basés sur le processeur. Ces applications peuvent fonctionner sur des plates-formes GPU accessibles, permettant aux chercheurs de traiter davantage de données en moins de temps tout en réduisant les coûts de calcul.
Au-delà de la génomique, quels autres outils d’IA aident les chercheurs ?
Ben Busby : Nous faisons progresser des technologies telles que l’apprentissage fédéré, les bibliothèques Python accélérées et les frameworks de graphes de connaissances. Ceux-ci permettent aux chercheurs d’accélérer les flux de travail familiers avec un minimum de modifications de code tout en prenant en charge une collaboration sécurisée entre les institutions. Les graphes de connaissances combinés à de grands modèles de langage ont également un énorme potentiel car ils permettent aux scientifiques d’interroger des informations biologiques complexes en langage naturel tout en améliorant la traçabilité et la validation. Ces développements aident l’IA à devenir beaucoup plus pratique pour la recherche biologique quotidienne.
Où voyez-vous l’évolution de l’informatique dans les sciences de la vie au cours des cinq prochaines années ?
Dustin Tseng : L’informatique se rapprochera de plus en plus de l’endroit où les données scientifiques sont générées. Edge AI, l’accélération GPU et l’infrastructure modulaire permettront aux laboratoires d’effectuer des analyses sophistiquées en temps réel tout en préservant la confidentialité des données et en réduisant la latence. À mesure que l’IA s’intègre dans les flux de travail de recherche, l’infrastructure évolutive deviendra encore plus importante.
Nous prévoyons également une demande croissante de solutions informatiques pouvant être adaptées à différents environnements de recherche. Rapprocher l’analyse de la périphérie nécessite un matériel plus compact et plus flexible, qu’il s’agisse de systèmes de table avec des serveurs de faible profondeur ou d’une infrastructure montée en rack pour les installations de recherche de plus grande taille. Les laboratoires ont de plus en plus besoin de solutions adaptées à leur espace disponible, à leurs exigences de performances et à leurs flux de travail, plutôt que de s’appuyer sur des configurations standard disponibles dans le commerce. La possibilité de personnaliser la conception du système, depuis le format matériel jusqu’à l’architecture globale du système, deviendra un différenciateur important à mesure que l’informatique des sciences de la vie continue d’évoluer.
Ben Busby : Je m’attends également à une collaboration beaucoup plus forte au sein de l’écosystème des sciences de la vie. Les logiciels open source, le calcul accéléré et l’IA continueront de réduire les obstacles à l’analyse avancée, permettant aux chercheurs de passer moins de temps à attendre les calculs et plus de temps à faire des découvertes scientifiques.
À propos de Dustin Tseng
Dustin Tseng est chef de produit pour le groupe Edge Server chez Advantech, où il se concentre sur le développement de plates-formes de serveurs prêtes pour l’IA pour l’informatique de pointe, le calcul haute performance et les applications des sciences de la vie. Il travaille en étroite collaboration avec des partenaires technologiques pour fournir une infrastructure évolutive qui prend en charge la génomique, les diagnostics et la recherche basée sur l’IA, aidant ainsi les fabricants d’équipements à intégrer des capacités informatiques avancées directement dans les environnements de laboratoire.
À propos de Ben Busby
Ben Busby est responsable des alliances mondiales pour les Omics chez NVIDIA, où il travaille avec des sociétés de séquençage, des instituts de recherche, des fournisseurs de cloud et des partenaires matériels pour accélérer les charges de travail de génomique et d’IA. Son travail se concentre sur l’élargissement de l’accès au calcul accéléré par GPU, aux outils bioinformatiques open source et aux technologies d’IA qui aident les chercheurs à analyser plus efficacement les données biologiques et à faire progresser la médecine de précision.
À propos d’Advantech
Avec des décennies d’expérience éprouvée et la confiance de 23 des 30 plus grands fabricants de dispositifs médicaux, Advantech est un acteur majeur sur le marché mondial des soins de santé. Advantech s’associe aux principaux fabricants d’équipements médicaux et intégrateurs de systèmes pour transformer les soins de santé et élever les soins centrés sur le patient. Les certifications de sécurité des dispositifs médicaux et l’enregistrement FDA d’Advantech, associés à des produits hautes performances et personnalisables, répondent aux demandes du secteur de la santé en matière de solutions clé en main et de services complets de conception et de fabrication.
Siège social mondial situé à Taipei, Taiwan, siège nord-américain à Irvine, Californie et centre de conception à Cincinnati, Ohio, Advantech est un leader mondial du marché des PC industriels et des PC de qualité médicale. Offrant un haut degré de personnalisation pour répondre aux exigences uniques des clients grâce à une conception et une fabrication en interne, ainsi qu’à une sélection délibérée de composants, de processeurs et de chipsets pour la conception des produits, les produits Advantech sont conçus et fabriqués dans le but principal de longévité et de disponibilité. Advantech est certifiée ISO 13485 pour les dispositifs médicaux depuis 2003 ; son centre de service nord-américain situé à Milpitas, en Californie, est également un établissement enregistré par la FDA.
Le portefeuille de produits médicaux d’Advantech comprend des PC de qualité médicale, des écrans médicaux, des tablettes médicales, des postes de travail mobiles, des chariots de télésanté et des terminaux d’informations sur les soins de santé. Certifiés médicalement pour la sécurité des patients (60601), sans ventilateur et scellés pour le contrôle des infections, les produits d’Advantech spécialement conçus pour les cas d’utilisation dans le secteur des soins de santé sont configurables et personnalisables, conçus pour les établissements de soins de santé aigus et non aigus.
