Biotech Etats-Unis – Comment les scientifiques utilisent les superordinateurs pour lutter contre COVID-19 – Act-in-biotech

Aux côtés du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche (OSTP), IBM annoncé en mars, il aiderait à coordonner un effort pour fournir des centaines de pétaflops de calcul aux scientifiques qui font des recherches sur le coronavirus. Dans le cadre du nouveau consortium COVID-19 High Performance Computing (HPC), IBM s’est engagé à aider à évaluer les propositions et à fournir un accès aux ressources pour les projets qui «ont l’impact le plus immédiat».

Beaucoup de travail reste à faire, mais certains des membres les plus éminents du Consortium – parmi lesquels Microsoft, Intel et Nvidia – affirment que des progrès sont en cours.

Pétaflops de calcul

Des ordinateurs puissants permettent aux chercheurs d’entreprendre des volumes élevés de calculs en épidémiologie, en bioinformatique et en modélisation moléculaire, dont beaucoup prendraient des mois sur les plates-formes informatiques traditionnelles (ou des années si elles étaient faites à la main). De plus, comme les ordinateurs sont disponibles dans le cloud, ils permettent aux équipes de collaborer de n’importe où dans le monde.

Les informations générées par les expériences peuvent nous aider à mieux comprendre les principaux aspects de COVID-19, tels que l’interaction virale-humaine, la structure et la fonction virales, la conception de petites molécules, la réorientation des médicaments et la trajectoire et les résultats des patients. « La technologie est un élément essentiel de la recherche COVID-19 actuellement en cours dans le monde entier », a déclaré Thierry Pellegrino, vice-président des technologies Dell, à VentureBeat. (Dell Technologies est membre du Consortium.) «Il est crucial pour la population de notre planète que les chercheurs disposent des outils pour comprendre, traiter et combattre ce virus. Les chercheurs du monde entier sont de vrais héros qui accomplissent un travail important dans des circonstances extrêmes et inconnues, et nous ne pourrions pas être plus fiers de soutenir leurs efforts. »

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Entreprises et institutions jumelées 62 projets aux États-Unis, en Allemagne, en Inde, en Afrique du Sud, en Arabie saoudite, en Croatie, en Espagne, au Royaume-Uni et dans d’autres pays avec des superordinateurs de Google Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, IBM et des dizaines d’institutions de recherche universitaires et à but non lucratif gratuitement. Ceux-ci fonctionnent sur plus de 136 000 nœuds contenant 5 millions de cœurs de processeur et plus de 50000 cartes graphiques, qui fournissent ensemble plus de 483 pétaflops (430 trillions d’opérations en virgule flottante par seconde) de calcul sur du matériel géré par les 40 partenaires du consortium.

Microsoft

En plus de l’infrastructure de superinformatique construite au sommet de sa plateforme de cloud computing Azure, Microsoft fournit aux chercheurs des ressources de mise en réseau et de stockage intégrées à l’orchestration de la charge de travail via Azure HPC. Parallèlement à cela, le programme AI for Health de la société, qui a alloué en avril 20 millions de dollars à des développements dans cinq domaines clés – données et analyses, traitement et diagnostic, allocation de ressources, diffusion d’informations précises et recherche scientifique – dans le but de renforcer travaux liés à COVID-19.

Dans le cadre de son travail avec le Consortium, Microsoft affirme qu’il offre aux équipes un accès à ses scientifiques couvrant l’IA, le HPC, l’informatique quantique et d’autres domaines de l’informatique chez Microsoft Research et ailleurs. À ce jour, une grande partie du travail de ces chercheurs a nécessité des découvertes scientifiques de base sur le COVID-19 lui-même et sur la façon dont il interagit avec l’hôte humain, y compris la conception de produits thérapeutiques, à travers:

  • Simulations de recherche.
  • Modélisation de la dynamique moléculaire.
  • Cartographie 3D des structures des protéines virales.
  • Criblage composé pour voir si les molécules de médicament existantes sont capables d’inhiber l’entrée cellulaire du virus.

Microsoft affirme que chaque organisation avec laquelle il collabore reçoit un environnement Azure HPC complet, y compris Azure CycleCloud avec le gestionnaire de charge de travail Slurm, les machines virtuelles Azure les mieux adaptées et le stockage. Ceux-ci sont configurés pour évoluer à la demande et répondre aux besoins de calcul si nécessaire, et ils sont adaptés aux besoins de recherche spécifiques du bénéficiaire.

Modélisation népalaise et division du ventilateur

Par le biais du consortium, AI for Health de Microsoft soutient l’institut de recherche à but non lucratif Nepal Applied Mathematics and Informatics Institute for Research (NAAMII), qui utilise la simulation pour modéliser la façon dont COVID-19 se propagerait parmi la population népalaise, selon différents scénarios. Ces modèles, selon Microsoft, peuvent montrer des modèles qui pourraient potentiellement sauver des vies et des moyens de subsistance.

Duke University, un autre bénéficiaire, utilise Azure pour étudier le fractionnement du ventilateur, une technique qui permet à plusieurs patients d’utiliser le même ventilateur. La division Matlab de MathWorks s’est associée à Microsoft pour optimiser l’analyse des chercheurs pour les environnements informatiques distribués.

Google

Google continue de fournir des services de calcul, de stockage et de gestion de la charge de travail aux bénéficiaires du Consortium via Google Cloud Platform, et a récemment réservé 20 millions de dollars en crédits informatiques aux établissements universitaires et aux chercheurs étudiant les traitements, les thérapies et les vaccins COVID-19. Dans le cadre de son travail avec le Consortium, la société collabore à la modélisation épidémiologique avec des chercheurs du Nord-Est et applique l’IA à l’imagerie médicale avec l’Université Complutense de Madrid.

Google a également établi un partenariat avec le Harvard Global Health Institute pour financer des entreprises, des agences gouvernementales, des organisations à but non lucratif et des institutions travaillant sur la recherche COVID-19. Le géant de la technologie – ainsi que Microsoft – a également lancé un programme avec Rescale, une société de cloud soutenue par Microsoft, pour offrir gratuitement des ressources HPC aux équipes travaillant au développement de tests et de vaccins COVID-19. Rescale fournit la plate-forme sur laquelle les chercheurs lancent des expériences et enregistrent les résultats, tandis que Google et Microsoft fournissent les ressources informatiques d’arrière-plan.

Amazone

Amazon, comme Google, fournit des calculs et des outils aux chercheurs jumelés via le Consortium. Plus de 11 équipes utilisent actuellement son infrastructure et une conférence dédiée aux architectes de solutions Amazon Web Services avec les scientifiques chaque semaine.

Dans le cadre de son AWS Diagnostic Development Initiative, Amazon fournit également 20 millions de dollars en crédits informatiques à plus de 35 institutions et sociétés privées qui utilisent AWS pour poursuivre le développement des diagnostics COVID-19 au point de service – c’est-à-dire, des tests qui peuvent être fait à la maison ou dans une clinique avec des résultats le jour même. «Il s’agit d’une urgence sanitaire mondiale qui ne sera résolue que par les gouvernements, les entreprises, les universités et les individus travaillant ensemble pour mieux comprendre ce virus et finalement trouver un remède», a déclaré Teresa Carlson, vice-présidente du secteur public mondial chez AWS, dans un communiqué. .

Développer des leurres protéinés

Au MIT Media Lab, inspiré par un chercheur de l’Université Johns Hopkins, une équipe identifie les protéines «leurres» des récepteurs ACE2 (les récepteurs des coronavirus se lient à l’intérieur du corps humain) qui pourraient rendre le COVID-19 inerte. En utilisant un modèle d’apprentissage automatique formé sur des données sur le récepteur ACE2 et fonctionnant sur AWS, les chercheurs tentent de prédire quelles variantes du leurre n’interagiront pas avec d’autres protéines dans le corps et provoqueront des effets secondaires nocifs. Si tout se passe bien, les tests chez la souris commenceront bientôt, les essais cliniques commençant vers la fin de l’été.

Dans des efforts distincts, AWS permet aux chercheurs de l’Hôpital national pour enfants de combiner des centaines d’ensembles de données pour identifier les gènes qui pourraient être ciblés pour traiter COVID-19. Une équipe de l’Iowa State University exploite des modèles évolutifs avec des ensembles de données génomiques publiques pour analyser les relations entre les souches de COVID-19 afin de comprendre comment elles mutent et se propagent. Et les scientifiques de l’Université Emory développent un outil en ligne – tmCOVID – pour extraire et résumer les concepts clés des études scientifiques sur COVID-19.

Nvidia

Nvidia dit que 14 des projets du Consortium ont consommé plus de 3 millions d’heures GPU sur le supercalculateur Summit alimenté par Nvidia au Oak Ridge National Laboratory. Summit est le supercalculateur le plus rapide au monde, selon le classement Liste des 500 premiers de superordinateurs. Et il propose également sa propre infrastructure de 20 000 GPU – SaturnV – que les chercheurs de l’entreprise utilisent principalement pour optimiser les applications de recherche COVID-19

Nvidia utilise des cycles excédentaires sur SaturnV pour fonctionner Pliant @ la maison, un projet informatique distribué qui simule la dynamique des protéines dans le but d’aider à développer des thérapies pour diverses maladies, dont COVID-19. Il a aidé à faire correspondre les chercheurs aux superordinateurs en fonction des besoins spécifiques de chaque chercheur.

Chimie quantique et criblage virtuel

En partenariat avec Microsoft, Nvidia travaille avec l’Université de Californie à Riverside sur des solutions de chimie quantique qui bénéficient d’une optimisation GPU. Le nombre d’inhibiteurs de COVID-19 possibles est immense et la réalisation d’études expérimentales sur tous les candidats est à la fois irréalisable et peu rentable. L’espoir est que les simulations prédictives du GPU, qui utilisent jusqu’à 800 000 heures de GPU sur Azure, guideront les efforts qui cibleront les candidats les plus prometteurs.

Selon Nvidia, en moins d’une semaine, ses experts ont aidé à projeter le code de recherche de packages de Bryan Wong à l’aide de HPC Container Maker, l’outil open source de la société qui est livré avec 30 applications HPC conteneurisées. Et ils ont exploité l’outil de débogage Nsight de Nvidia pour développer un correctif pour un bug onéreux – permettant d’accomplir un travail prévu pour prendre 800 000 heures GPU en 300 000 heures GPU pour une économie de 500 000 $.

À l’Université Carnegie Mellon, une équipe dirigée par Olexandr Isayev a travaillé avec Nvidia pour appliquer des approches d’IA à la tâche de criblage virtuel à haut débit, qui utilise des algorithmes pour identifier les molécules bioactives. Contrairement aux simulations scientifiques traditionnelles, qui adoptent une approche brutale des problèmes en tentant de simuler toutes les combinaisons possibles d’interaction moléculaire, l’IA fait des suppositions éclairées qui réduisent le nombre de combinaisons à simuler. Cela conduit à une découverte de médicaments candidats théoriquement plus rapide (et à des essais sur le terrain plus rapides). Isayev estime qu’il pourrait être jusqu’à un million de fois plus rapide que les calculs mécaniques habituels.

La première étape du processus consiste à utiliser l’IA pour analyser une bibliothèque de molécules qui peuvent être achetées auprès de sociétés chimiques, en les préparant au criblage en simulation. Les meilleurs candidats du criblage seront ensuite simulés à l’aide de la dynamique moléculaire améliorée par l’IA, et les meilleurs résultats du criblage final seront testés dans les laboratoires partenaires.

À la fin de leur travail, Isayev et ses collègues prévoient de déposer leurs ensembles de données dans le lac de données COVID-19 open source, un référentiel centralisé d’ensembles de données conservés gérés par la division AWS d’Amazon dans l’espoir que d’autres chercheurs en bénéficieront.

IBM

Dave Turek, vice-président de l’informatique technique d’IBM, affirme que la recherche sur COVID-19 se poursuit avec des partenaires de tous horizons – sur des machines alimentées par son matériel et dans les laboratoires et institutions avec lesquels il entretient des relations. «Sans gros contrats ni quoi que ce soit de ce genre, [the Consortium] se sont réunis d’une manière à la fois pour partager les ressources et gérer un processus d’accélération des propositions scientifiques qui sont arrivées dans les consortiums et de les adapter aux meilleures ressources », a-t-il déclaré dans un communiqué. «Les équipes progressent rapidement et ces projets basés sur le calcul intensif utilisent de nouvelles approches pour comprendre le virus.»

Par exemple, des chercheurs d’IBM au Hartree Center de Daresbury, en Angleterre, se sont associés à des scientifiques de l’Université d’Oxford pour combiner des simulations moléculaires avec l’IA afin de découvrir des composés qui pourraient être réutilisés en tant que médicaments anti-COVID-19. En utilisant Summit et Frontera du Texas Advanced Computing Center (TACC), le cinquième système le plus rapide du Top 500, l’équipe affirme qu’elle accomplit des mois de recherche en quelques heures.

Génération de composés moléculaires

Avec l’aide d’IBM, des chercheurs de l’Université de l’Utah ont exploité les eaux bleues du National Center for Supercomputing et Longhorn and Frontera du TACC pour générer plus de 2000 modèles moléculaires de composés pertinents pour COVID-19. Ils ont classé les modèles en fonction des estimations d’énergie des champs de force des molécules, qui, selon eux, pourraient aider les scientifiques à concevoir de meilleurs inhibiteurs peptidiques d’une enzyme pour arrêter le COVID-19.

L’équipe a étudié la structure de la principale protéase du virus, une enzyme qui décompose les protéines et les peptides, en complexe avec un inhibiteur peptidique appelé N3. Ils ont ensuite appliqué une approche développée pour identifier les molécules d’arrêt d’Ebola qui implique des simulations dynamiques moléculaires et l’optimisation de structures spécifiques. Cela a permis à la protéase COVID-19 de décomposer une série de sondes similaires, faciles à détecter, qui avaient déjà été conçues, servant de base à des évaluations qui testent l’efficacité des inhibiteurs.

Le travail s’appuie sur un ensemble de connaissances sur la façon dont l’énergie potentielle générée par les atomes peut donner à une molécule un «champ de force» chargé positivement ou négativement qui attire ou repousse d’autres molécules. En utilisant AMBER, un code de dynamique moléculaire, les chercheurs ont observé des résultats expérimentaux à moins d’un cent millionième de centimètre, une mesure imperceptible pour tous les microscopes sauf les plus puissants.

Le laboratoire Schmidt de l’Université de l’Utah transformera plus tard les pistes peptidiques en échafaudages biopharmaceutiques appelés peptides modifiés circulaires. «Nous espérons que nous trouverons un nouvel inhibiteur peptidique qui pourra être vérifié expérimentalement au cours des prochaines semaines. Et ensuite, nous nous engagerons dans une nouvelle conception pour rendre le peptide cyclique afin de le rendre plus stable en tant que médicament potentiel », a déclaré Thomas Cheatham, professeur et responsable de la recherche à l’Université de l’Utah.

Cartographie de la propagation de COVID-19

Il est bien entendu que le COVID-19 se propage via des gouttelettes chargées de virus, qui sont transportées dans les environnements par des unités de climatisation, du vent et d’autres formes de turbulence. Mais les taux de transport aérien restent un sujet de discorde, et quelques experts disent que la collecte de preuves utiles de la transmission aérienne pourrait prendre des années et coûter de nombreuses vies.

Dans un souci de clarté, les scientifiques de l’Utah State University, du Lawrence Livermore National Lab et de l’Université de l’Illinois ont l’intention d’utiliser les ressources de superinformatique du Consortium pour étudier la transmission interhumaine des maladies infectieuses respiratoires aéroportées telles que COVID-19. Ils partent de l’hypothèse que les gouttelettes aérosolisées des voies respiratoires humaines contaminent les pièces plus rapidement qu’on ne le pensait initialement. Ils tireront parti des simulations multiphases à haute fidélité (LES) haute fidélité – des modèles mathématiques de turbulence utilisés dans la dynamique des fluides computationnelle – fonctionnant sur du matériel IBM pour déterminer les chemins du cloud dans les environnements hospitaliers typiques.

L’objectif à court terme sera de comprendre combien de temps un nuage persiste et où les particules se déposent, ce qui pourrait éclairer les techniques non pharmacologiques pour réduire la propagation. « Le [goal] de cette étude est d’améliorer fondamentalement notre compréhension de la transmission de personne à personne des maladies infectieuses respiratoires aéroportées », ont écrit les chercheurs dans un communiqué. «Nos résultats [make] c’est plus sûr pour les professionnels de la santé. »

Étudier la susceptibilité génétique

Au-delà de l’isolement des composés tueurs de COVID-19 et de la cartographie de la propagation virale du virus, les chercheurs tentent de définir les groupes à risque en effectuant une analyse du génome et un séquençage d’ADN amélioré par superordinateur IBM.

Une équipe de scientifiques affiliés à la NASA a observé que COVID-19 semble provoquer une pneumonie, déclenchant une réponse inflammatoire dans les poumons appelée détresse respiratoire aiguë (SDRA). Pour tester cela, ils prévoient d’utiliser le supercalculateur du centre de recherche Ames de la NASA, qui séquencera le génome sur les patients qui développent le SDRA et ceux qui ne le font pas.

Si tout se passe bien, l’équipe pense que leur étude se traduira par des outils pratiques pour prédire quels patients COVID-19 sont susceptibles de développer un SDRA, et donc quels patients sont susceptibles d’avoir besoin d’un soutien intensif avant l’apparition de symptômes graves. Ces outils pourraient aider à orienter l’utilisation des ressources de soins intensifs pour les patients les plus malades et permettre aux agents de santé de mieux gérer le traitement en cours.

Intel

Intel est activement impliqué dans la conception, le développement et le déploiement de plusieurs supercalculateurs affiliés au Consortium, ainsi que de la prochaine Aurora at Argonne National Laboratory à Chicago. La société affirme avoir une équipe d’ingénieurs travaillant sur les optimisations de code pour les applications HPC qui incluent LAMMPS (un code de dynamique moléculaire), Gromacs (un package pour la simulation de protéines, de lipides et d’acides nucléiques), NAMD (un autre code de dynamique moléculaire), AMBER , et d’autres. Intel partage également des outils, des connaissances en architecture et des logiciels avec des partenaires pour améliorer les applications COVID-19 et faire évoluer leurs performances sur du matériel Intel.

Un domaine d’intérêt particulier pour Intel est une collaboration avec NAMD pour publier une version du code qui fournit des simulations plus rapides sur les processeurs Xeon qui prennent en charge AVX-512. La société affirme que l’augmentation significative des performances permettra aux chercheurs d’atteindre des délais plus longs dans la simulation des molécules pertinentes associées au COVID-19, leur permettant ainsi de mieux comprendre les aspects de l’infection virale avec des détails au niveau de l’atome. La mise à jour devrait être rendue publique pour une utilisation anticipée en juin.

Hewlett Packard Enterprise

Une partie du travail de Hewlett Packard Enterprise (HPE) est effectuée par le biais du consortium, tandis que le reste est axé sur un certain nombre de clients et de partenaires. À la suite de son acquisition de Cray en septembre 2019 pour environ 1,3 milliard de dollars, HPE affirme qu’il dispose désormais de plus de superordinateurs et de systèmes HPC que n’importe quel centre de recherche de premier plan.

«L’informatique haute performance est plus puissante aujourd’hui qu’elle ne l’a jamais été, et sa puissance de calcul massive – ainsi que d’autres capacités avancées – ont considérablement transformé la découverte de médicaments», a déclaré Peter Ungaro, ancien PDG de Cray et chef du HPC et des systèmes critiques de HPE. groupe, dans une déclaration. «Les systèmes de superinformatique et de HPC ouvrent un plus grand potentiel pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique, et lorsqu’ils sont appliqués à la modélisation et aux simulations 3D, [accelerate] délai de connaissance et [increase] résultats scientifiques. Notre travail au sein du consortium offre aux chercheurs des capacités HPC auxquelles ils n’auraient normalement pas accès de manière indépendante pour accélérer la découverte d’un remède contre la pandémie. »

Recherche sur la conception de médicaments

En partenariat avec Microsoft, HPE travaille avec une équipe de l’Université de l’Alabama à Huntsville (UAH) pour fournir son supercalculateur Sentinel via le cloud Azure. Avec le supercalculateur, ainsi qu’une équipe d’experts HPE dédiés, il prend en charge les différentes étapes du processus de conception de médicaments à l’UAH.

Les chercheurs utilisent une approche d’amarrage moléculaire, une sorte de modélisation bioinformatique qui implique l’interaction de deux molécules ou plus pour produire une combinaison stable. S’appuyant sur un large éventail ouvert de produits naturels trouvés dans les plantes, les animaux, les champignons et la mer, Sentinel effectue des calculs pour déterminer comment les composés naturels interagissent avec la protéine COVID-19. Auparavant, 20 000 amarrages moléculaires pouvaient être améliorés contre une cible protéique en sept ou huit minutes, contre les 24 heures complètes qu’il fallait auparavant. Aujourd’hui, l’équipe de recherche peut effectuer jusqu’à 1,2 million d’amarrages moléculaires par jour.

Ailleurs, HPE soutient des travaux au Lawrence Livermore National Laboratory avec le supercalculateur Theta, qui est hébergé à l’Argonne Leadership Computing Facility. L’objectif des chercheurs est d’appliquer l’IA pour accélérer le processus de simulation de milliards de molécules à partir d’une base de données de candidats-médicaments. Ils ont réduit le nombre de candidats potentiels de 1040 à un ensemble de 20, et ils ont exploité Catalyst – un cluster HPC HPE qui génère des prédictions telles que des données de biologie expérimentale et structurelle – pour améliorer les résultats et accélérer la découverte.

HPE collabore également avec le Centre national de la recherche scientifique et GENCI pour armer les scientifiques de l’Université de la Sorbonne à Paris avec le supercalculateur Jean Zay de GENCI, conçu par HPE. L’équipe utilise Jean Zay pour optimiser la Tinker-HP logiciel, une approche du calcul parallèle activée par plusieurs cartes graphiques et conçue pour simuler au niveau des atomes de grosses molécules biologiques. Tinker-HP effectue simultanément une gamme de calculs gourmands en données pour créer des simulations 3D d’interactions moléculaires plus rapidement et à des résolutions élevées que ce ne serait autrement possible.

Contributions du secteur privé

La nature du travail du Consortium n’est pas strictement académique. Les startups espèrent utiliser les vastes ressources informatiques du groupe pour développer des traitements, des conceptions moléculaires et des médicaments ciblant COVID-19.

Novel Techsciences, basée à Kolkata, identifie des phytochimiques parmi plus de 3000 plans médicinaux et extraits de plantes antivirales en Inde qui pourraient agir comme des médicaments naturels contre COVID-19. L’équipe prévoit également d’isoler des composés d’origine végétale qui pourraient aider à lutter contre la résistance à plusieurs médicaments qui survient lorsque le coronavirus mute, dans le but de développer un régime de traitement prophylactique complet.

À Londres, PostEr, soutenu par Y Combinator, supervise le projet Moonshot, qui vise à produire des inhibiteurs basés sur plus de 60 fragments (c’est-à-dire des molécules validées pour se lier à une protéine cible, ce qui en fait un point de départ chimique pour la découverte de médicaments) qui ont été isolé dans des expériences pour déterminer la structure moléculaire de COVID-19. En exécutant des algorithmes d’apprentissage automatique en arrière-plan pour trier les suggestions et générer des plans de synthèse, PostEra a identifié environ 21 conceptions moléculaires soumises par des volontaires très efficaces, qui seront synthétisées par la société chimique Enamine. Les résultats de ce projet seront testés sur des animaux dans quelques mois.

En cas de succès, PostEra sera l’un des premiers médicaments développés de manière open source. « [Machine learning] peut réduire le temps nécessaire pour déterminer des façons optimales de fabriquer ces composés de quelques semaines à quelques jours », a déclaré la société dans un communiqué. « [We believe] la communauté scientifique mondiale [can suggest] les candidats-médicaments qui pourraient se lier à, et neutraliser, [COVID-19]. « 

Un autre projet du secteur privé est dirigé par la startup londonienne d’intelligence artificielle Kuano. L’intention de cette équipe est de mieux comprendre les maladies similaires à COVID-19 – principalement d’autres coronavirus – afin de concevoir un médicament COVID-19 efficace. Cet effort repose sur un algorithme génétique qui recherche l’espace chimique entourant les médicaments antiviraux existants et un modèle de classification basé sur l’apprentissage en profondeur basé sur des données de liaison existantes. La société combine ces outils avec des simulations d’ancrage et de dynamique moléculaire pour améliorer les résultats et produire des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour évaluer les conceptions moléculaires pour la synthèse en tant que composés antiviraux.

Quant à la start-up de développement d’IA et de médicaments Innoplexus, elle travaille également avec les superordinateurs du Consortium pour accélérer la découverte de molécules qui pourraient conduire à un médicament pour combattre le COVID-19. Il prévoit d’exécuter des permutations sur cinq candidats prometteurs – en particulier, les candidats qui sont puissants, non toxiques et qui peuvent être fabriqués.

Premiers jours

Malgré le fait qu’une grande partie du travail reste aux premiers stades, l’élan autour du Consortium semble s’accélérer.

Le mois dernier, IBM a annoncé que UK Research and Innovation (UKRI) et le Swiss National Supercomputer Center (CSCS) rejoindraient le Consortium, mettant à disposition des machines qui incluent l’ARCHER de l’Université d’Édimbourg; le DIRAC du Conseil des installations scientifiques et technologiques; l’Institut Earlham du Conseil de recherches en biotechnologie et en sciences biologiques; et Piz Daint, le sixième supercalculateur au monde, selon le Top 500. Les nouveaux ajouts ont porté le nombre total de pétaflops disponibles à 483 contre 437 en mai et 300 à la mi-mars.

«Le COVID-19 HPC Consortium… est le plus grand partenariat informatique public-privé jamais créé. Ce qui a commencé comme une série d’appels téléphoniques […] cinq jours plus tard, plus de deux douzaines de partenaires sont venus à bord, dont beaucoup sont généralement des rivaux », a déclaré Turek d’IBM. «Sans gros contrats ni quoi que ce soit de ce genre, ce groupe [is coming] ensemble de manière à partager les ressources et à gérer un processus d’accélération des propositions scientifiques qui sont parvenues aux consortiums et à les adapter aux meilleures ressources. »

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