La biologie et le big data sont désormais totalement indissociables.

La majeure partie de la biologie moderne produit des ensembles de données trop volumineux pour être gérés selon les normes conventionnelles, et le défi augmentera de façon exponentielle à mesure que la sophistication de la science grandira.

Les Centre de calcul haute performance (CHTC), un partenariat entre UW-Madison et le Morgridge Institute, voit ce déluge de données et déclare : Poursuivre.

miron livni

« Nous nous sommes fixé pour objectif de ne jamais permettre à la quantité de données de limiter l’approche expérimentale des scientifiques », dit-il. miron livni, le fondateur du calcul haute performance (HTC). Livny défend HTC depuis plus de trois décennies en tant qu’informaticienne à l’UW-Madison et, plus récemment, en tant que chercheuse principale en informatique de recherche à l’Institut Morgridge.

HTCóndor est une approche logicielle de planification de tâches qui divise essentiellement une tâche de calcul plus importante en parties plus petites, permettant aux chercheurs d’analyser plus de données (d’où le terme « haut débit »). L’équipe gère aujourd’hui entre 250 et 300 projets par an, soit deux fois plus qu’il y a cinq ans, et utilise des centaines de millions d’heures de temps de calcul.

Et c’est juste à UW-Madison. le Global grille scientifique ouverte fournit des ressources HTC au monde, où il est le principal système pour les projets lauréats du prix Nobel tels que la détection des ondes gravitationnelles et la découverte de nouvelles particules subatomiques. Cette année seulement, il a fait sensation pour sa contribution à la découverte d’un trou noir massif au centre de notre galaxie.

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Ce service gagne du terrain sur le campus parce que les scientifiques apprennent que c’est plus que quelqu’un qui demande : « De quelle technologie avez-vous besoin ? informatique de recherche c’est une collaboration, et les personnes que HTC apporte à l’équation sont plus importantes que la technologie.

Livny dit que l’équipe de facilitation HTC est un excellent exemple. L’accent mis sur les facilitateurs était bien en avance sur son temps, presque sans précédent dans les cercles informatiques. Ce sont les traducteurs qui peuvent opérer leur magie entre la technologie et les expériences sur banc, trouvant le meilleur moyen de maximiser les données pour les scientifiques.

Livny utilise une métaphore de l’hôpital. Comme une salle d’urgence d’un hôpital, le CTH n’est pas dédié à une maladie ou à une famille de problèmes de santé. Prenez toutes les parties prenantes, qu’il s’agisse de la physique des particules, des sciences du cerveau ou de la COVID 19. Les facilitateurs aident à décider : quelle est la bonne « médecine » informatique pour chaque individu ?

Les côtés UW-Madison et Morgridge de HTC fonctionnent parfaitement ensemble : de par leur conception, on ne peut pas dire où l’un commence et l’autre se termine. Mais il y a un ingrédient unique que Morgridge fournit. Livny affirme que la flexibilité d’embauche de l’institut permet au groupe d’embaucher des talents non conventionnels qui ne sont peut-être pas les mieux adaptés aux postes permanents, mais qui sont parfaits pour promouvoir HTC en tant que service de base.

Brian Bockelman
Brian Bockelman

Brian Bockelman rejoint en 2019 en tant que Morgridge Research Computing Fellow, avec des décennies d’expérience chez HTC avec de grands projets de sciences physiques comme le collisionneur du CERN en Suisse et Ice Cube au pôle Sud. Il a pu appliquer cette expérience aux besoins informatiques massifs que nous constatons actuellement dans la recherche biologique.

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Par exemple, il a dirigé le développement de la plateforme de gestion des données pour le nouveau centre de cryo-microscopie électronique (Cryo-EM) sur le campus. En tant que technologie qui offre des défis à grande échelle et de traitement, la cryo-EM occupera l’informatique de recherche pour les années à venir. « Le véritable succès de l’informatique de recherche, c’est lorsque les chercheurs changent leur façon de faire de la science en raison des questions que nous posons, ainsi que de l’informatique que nous fournissons, ouvrant les yeux sur des choses qu’ils ne savaient pas possibles », déclare Livny. « En fin de compte, les scientifiques établis peuvent penser différemment la science elle-même, plutôt que de simplement résoudre un problème différent. »