天才とスーパーコンピュータを擁する世界有数の研究大学は、救命し、食糧供給を確保し、稀少資源を節約する革新的技術を開発中です。
ペニシリンとインスリン。MRIとペースメーカー。コンピュータ、検索エンジン、およびWorld Wide Web。暮らしに必須の発明はすべて大学研究由来です。
脳力が理由の一部です。スタンフォード大学やシンガポール国立大学など、世界で最も注目されている2つの革新的な研究施設では、力を入れていることがより多くあります。
しかし他の理由はありますか？処理能力です。研究者が利用する技術によって膨大なデータを驚くほど高速に処理できるため、大学から素晴らしい発明が生まれるのです。
世界をリードするスーパーコンピュータプロバイダとして、私たちはその技術を提供しています。ハーバードのFaculty of Arts & Sciences Research Computing(FASRC)、Vienna Scientific Cluster、Intel®を搭載したLenovoで稼働するBarcelona Supercomputing Centerなど、世界でも有数の計算センターがあります。
研究者とそのIT部門が必要としているのは、計算以上のものです。
- データが豊富で十分な時間的余裕がない世界では、柔軟であり、技術の最前線に立っている必要があります。Lenovo Device-as-a-Service (DaaS)やTruScaleインフラストラクチャソリューションなどのサブスクリプションベースモデルでは、変化している状況でも俊敏性を維持できます。
- 大規模なデータセットを構築する必要があります。AIによってスマートに作られた モノのインターネット (IoT) とモビリティソリューションは、数百万ものデータポイントのキャプチャおよびストリーミングを支援します。
- データはどこからでも安全かつ必要に応じてアクセスできるようにする必要があります。Lenovoのスケーラブルなストレージ、クラウドコンピューティング、エンドツーエンドのセキュリティソリューションが課題になっています。The Intel vPro®プラットフォームは、クラウドベースのリモート管理機能をサポートしているため、IT部門はどこからでもデバイスの集団を管理できます。組み込みのセキュリティ機能、Intel®アーキテクチャーのパフォーマンスおよび安定性を備え、将来においても有効であるよう設計されたロードマップにも対応します。
- データレイクの相関関係やパターンを調査する必要があります。私たちの分析およびAIソリューションは、それらが分析を継続できるくらいの十分な速さで洞察を見いだせるよう支援します。AIアクセラレーション機能を内蔵した唯一のデータセンターCPUである第3世代Intel® Xeon®スケーラブルプロセッサはソリューションの実現までの時間を短縮します。これはより迅速なソリューションとより多くのデータ分析を簡単に実現できる研究者向けのソリューションです。
- モデルをトレーニングするデータを簡単に準備する方法が必要です。AI 対応のワークステーションは、機械学習を合理化し、洞察に要する時間を短縮します。
- また研究者は私たちの技術ではなく、仕事に集中する必要があります。私たちのエンドツーエンドサービスは、IT部門に問題が発生しないようにします。
人間の創意工夫と技術革新の連携は、素晴らしい発見をもたらしています。ここでは、いくつかの例を紹介します。
1. 世界の健康を守る
ビクトリア大学のArbutusイニシアチブでは、クラウドベースのAIと機械学習によって新しいタイプの研究プロジェクトを実現しています。これには、人体が人工臓器とどのように相互に作用するかの理解から、非処方のストリートドラッグを使う人の生活改善までが含まれます。私たちは、同様の作業をサザンプトン大学で加速させています。この大学では、Lenovo集団が、抗生物質の耐性克服のために必要な非常に強いパワーを科学者に提供しています。
2. 世界的な食糧供給の確保
2050年までには人口が90億人になるでしょう。全員が空腹に苦しむことなく食事をするには、食料を60%増やす必要があります。異常気象によって発生する害虫や病原体は食糧増産を阻みます。それでもゲノム解析用に最適化されたスーパーコンピューターにより、研究者は作物収率の脅威に耐えうる種を開発しています。たとえば、デリー大学のCentre for Genetic Manipulation of Crop Plants (CGMCP)の作物遺伝学者は、インドの食用油や家畜飼料源を破壊している菌類に対抗するため、からし油の種子 (シード) を改良しています。現在、大学の研究室で開発されているこれらのスーパーシードは、将来の食糧供給を確保するためのものです。
3. 貴重な資源の保全
地下水面が後退しています。土壌が枯渇しているのです。そのため私達がより多くの作物を栽培する必要がある間、私達はより少ない水や肥料で栽培方法を見つけなければなりません。研究者は成功しています。そして私たちは彼らの進歩を加速させています。サスカチュワン大学の植物フェノタイピングおよびイメージング研究センターでは、 Lenovo の画像取得および画像処理技術により、植物が土壌から栄養素を取り出す方法を正確に把握できます。ノースカロライナ州立大学の地理空間分析センターでは、LenovoのAIに最適化された技術により作物を灌漑する最適な時期を農業従事者が予測するのに役立ちます。この革新技術により、歩留まりを下げることなく、水の無駄を最小限に抑えることができるのです。
暗雲が垂れ込めていますが、大学を見ると未来が明るく見えます。
