Dirbtinis intelektas vis dažniau įvardijamas kaip viena didžiausių vilčių onkologijoje, tačiau pažangą gali pristabdyti netikėtas veiksnys – ribota pažangių lustų pasiūla. Sparčiai augant skaičiavimo poreikiui, mokslininkų ir farmacijos įmonių ambicijos ima atsiremti į duomenų centrų pajėgumus.
Vienas sudėtingiausių uždavinių šiuolaikinėje medicinoje yra tiksliai modeliuoti, kaip navikas veikia ląsteles ir konkrečius DNR fragmentus. Tokie skaičiavimai dažnai per sudėtingi tradiciniams metodams, todėl DI gali tapti įrankiu, leidžiančiu greičiau atrinkti perspektyviausias terapijų kryptis.
Skaičiavimo galia tampa siauruoju kakleliu
DI pažanga priklauso ne tik nuo algoritmų, bet ir nuo aparatinės įrangos, ypač lustų, naudojamų duomenų centruose. Pastaraisiais metais dėl šuolio generatyvinio DI srityje išaugo konkurencija dėl pažangių puslaidininkių, o tai kelia riziką ir medicininiams tyrimams, kuriems reikia didelių skaičiavimo resursų.
Šioje rinkoje svarbų vaidmenį atlieka „Arm“, kurios energiją taupančios architektūros plačiai naudojamos serveriuose ir duomenų centruose. Bendrovė taip pat aktyviau įsitraukia į konkretiems klientams pritaikytų lustų projektavimą, o didieji užsakymai rodo, kad paklausa viršija realias gamybos galimybes.
Milijardai investicijų, bet fabrikų trūksta
Didžiausi technologijų žaidėjai visame pasaulyje plečia duomenų centrus, nes DI modeliams reikia vis daugiau skaičiavimo ir atminties. Kartu vis dažniau akcentuojama, kad vien pajėgumų didinimas neįmanomas be naujų puslaidininkių gamyklų, o jų statyba yra ilga, brangi ir reikalauja aukštos kvalifikacijos specialistų.
Puslaidininkių gamybos grandinė taip pat priklauso nuo sudėtingos įrangos, medžiagų tiekimo ir geopolitinių rizikų. Dėl to net ir paskelbus dideles investicijų programas, realūs pajėgumai dažnai atsiranda tik po kelerių metų, o tarpu DI projektai, įskaitant medicininius, auga jau dabar.
Kokybiški duomenys svarbiau už triukšmą
Onkologijos tyrėjai pabrėžia, kad vien skaičiavimo galia dar negarantuoja proveržio. Institute of Cancer Research mokslininkas Chrisas Bakalas atkreipia dėmesį, jog lemiama yra duomenų kokybė ir biologinių matavimų tikslumas, nes būtent nuo to priklauso, ar DI modeliai sugebės pateikti patikimas įžvalgas.
„Svarbiausia yra ne milžiniški interneto duomenų kiekiai, o tikslūs biologiniai matavimai iš pacientų mėginių“, – sakė Chrisas Bakalas.
Tokie duomenys leidžia DI ieškoti ryšių, kurių žmogus nepastebi, ir greičiau atrinkti hipotezes, vertas laboratorinių ir klinikinių bandymų. Vis dėlto be pakankamos lustų pasiūlos ir tvarių duomenų centrų pajėgumų net perspektyviausi modeliai gali likti teorija, o ne realiai pacientams pritaikoma pažanga.
Leave a Reply