Объявлена специальная премия Гордона Белла за исследования COVID-19

Видео предоставлено Ромми Амаро.

Многомасштабные симуляции, управляемые искусственным интеллектом, освещают механизмы динамики спайков SARS-CoV-2.

Gordon Bell Special Prize for COVID-19 Research Announced0

Фото: Ромми Амаро, Калифорнийский университет в Сан — Диего; Арвинд Раманатан, Аргоннская национальная лаборатория

Снимок визуализации вирусной оболочки SARS-CoV-2, содержащей 305 миллионов атомов.

Предыдущий Следующий

Newswise — в этом году Ассоциация вычислительной техники (ACM) выпустила специальную версию премии Гордона Белла, одной из самых престижных наград, присуждаемых за выдающиеся достижения в области высокопроизводительных вычислений. В знак признания исследовательских усилий COVID-19 специальная премия Гордона Белла за исследования COVID-19 на основе высокопроизводительных вычислений была вручена 19 ноября во время виртуальной конференции SC20. Команда вычислительного Химика и биофизика из Калифорнийского университета в Сан-Диего Ромми Амаро, включая сотрудников Лаборатории Амаро, Аргоннской национальной лаборатории (ANL) и Национальной лаборатории Ок-Риджа, одержала победу.

Команда под руководством Амаро и Арвинда Раманатана, компьютерного биолога из ANL, изучала движение спайкового белка SARS-CoV-2, чтобы понять, как он ведет себя и получает доступ к человеческой клетке. Теперь, в первом в своем роде подвиге, команда построила рабочий процесс, основанный на искусственном интеллекте (ИИ), чтобы более эффективно имитировать Спайк, и они масштабировали рабочий процесс до суперкомпьютера Summit, чтобы получить более глубокое понимание механизмов Спайка и ускорить поиск терапевтических средств или вакцин, которые могли бы работать для смягчения вируса.

“Экспериментальные фотографии дают нам представление о том, как выглядят эти вещи, но они не могут рассказать нам всю историю”, — сказал Амаро. “Единственный способ, которым мы можем сделать это, — это моделирование, и прямо сейчас мы расширяем возможности молекулярного моделирования до пределов компьютерных архитектур, которые у нас есть на этой земле. Это на грани возможностей того, на что способны люди.”

Команда впервые оптимизированы наноразмерной молекулярной динамики (NAMD) и зрительной молекулярной динамики (ВМД) кодов, моделирующих поведение атомов во времени и пространстве, на нескольких небольших кластерных систем: — Фронтера суперкомпьютер в Техасе продвинутый вычислительный центр, кометы системы в суперкомпьютерном центре Сан-Диего, и ThetaGPU суперкомпьютер в Аргоннской руководство вычислительного комплекса (ALCF). Оптимизация подготовила их к проведению полномасштабного моделирования на вершине ОЛКФ. OLCF и ALCF-это офисы научных пользователей министерства энергетики США (DOE), расположенные в национальных лабораториях DOE’s Oak Ridge и Argonne соответственно.

После оптимизации кода, команде удалось успешно масштабировать NAMD на 24,576 из твердотельного накопителя V100, если видеокарты от Nvidia саммита. Результаты первых запусков команды на саммите привели к открытию одного из механизмов, которые вирус использует, чтобы избежать обнаружения, а также к характеристике взаимодействий между спайковым белком и белком, который вирус использует в клетках человека, чтобы получить доступ к ним—рецептору ACE2.

“Это одна из первых биологических систем вируса, у которой мы можем научиться управлять научными открытиями, — сказал Амаро. “Наши методы вычислений позволяют нам действительно увидеть детальные тонкости этого вируса, которые полезны для понимания не только того, как он ведет себя, но и его уязвимостей, с точки зрения разработки вакцин и таргетирования лекарств.”

Поскольку один набор вычислений генерировал колоссальные 200 терабайт данных, команда использовала ИИ для идентификации внутренних особенностей из моделирования и разбивки информации, чтобы помочь им интерпретировать происходящее. Путем наслоения экспериментальных данных и данных моделирования и объединения их с подходом, основанным на ИИ, исследователи смогли запечатлеть вирус и его механизмы в беспрецедентных деталях. Команда также интегрирует код NAMD в свой конвейер рабочих процессов, чтобы полностью автоматизировать переход от моделирования к искусственному интеллекту для обработки данных без пробелов.

” Мы никогда не думали, что сможем использовать наши инструменты машинного обучения в таких масштабах»,-сказал Раманатан. “Использование этих подходов на основе искусственного интеллекта на саммите помогло ускорить процесс истинного понимания движения этих сложных систем.”

Это исследование было поддержано проектом Exascale Computing, национальной виртуальной биотехнологической лабораторией DOE при финансировании, предоставленном законом о заботе о коронавирусе, и консорциумом COVID-19 HPC.

Связанные публикации: Лоренцо отель casalino, Эбигейл Доммер, Zied Gaieb, Эмилия П. Баррос, Терра Sztain, Злюк-Хи Ан, Анда Трифан Александр бандажа, Энтони Bogetti, Хэн Ма, Hyungro Ли, Маттео Турилли, Сыма Халид, Лилиан Чун, Карлос Simmerling, Дэвид Дж. Харди, Хулио Д. С. Майя, Джеймс К. Филлипс, Торстен Курт, Авраама Штерна, Лей Хуанг, Джон McCalpin, Mahidhar Tatineni, том Гиббс, Джон Э. Стоун, Shantenu Джа, Арвинд Раманатан, и Ромми Е. Амаро. “Многомасштабные симуляции, управляемые ИИ, освещают механизмы динамики спайков SARS-CoV-2.” В материалах SC20, виртуальное мероприятие, 16-19 ноября 2020 года.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Коронавирус-2