2020 年はビジネスの柔軟性が問われる究極の試練

企業はどのようにして自動車の製造から転換するのでしょうか (テスラ) 人工呼吸器、またはパーソナルコンピュータ (Apple) 個人用保護具 (PPE) に適用されますか? さまざまな業界の多くの企業が、既存のビジネス モデルから方向転換して、何らかの形で新型コロナウイルス感染症と戦うソリューションに注力するという呼びかけに応えています。 一部の人にとって、これは、生産ラインを完全に再構成して、まったく異なる製品をシミュレートしてから製造することを意味します。 現在、世界の健康にとって特に重要ですが、研究開発の柔軟性は一般的に戦略的な利点です。 では、最も順応性が高く革新的な研究開発組織の主要な差別化要因は何でしょうか? コンピューティング能力を推測できたなら、あなたは正しい道を歩んでいることでしょうが、話には続きがあります。 
航空宇宙から自動車までの非ヘルスケア企業のイノベーターは、人工呼吸器の不足を緩和するために新製品を設計および製造することで、柔軟な素晴らしい偉業を実証しました (CAE, 米航空宇宙局（NASA）) および PPE (フォード, フォルクスワーゲン）。 既存のコンピュータ支援設計 (CAD) およびエンジニアリング (CAE) ツールを新しいシミュレーション アプリケーション、データ タイプ、ワークロードに転換することは、固定インフラストラクチャに依存する多くの企業にとって課題となります。 同種のコンピューティング アーキテクチャは、時間の経過やシミュレーション ニーズの変化に耐えられません。 柔軟で異種混合の HPC スタックの出現により、それを導入する企業は優位性を獲得し、エンジニアリングに関する新しい質問に対する答えをすぐに得て、業務に最適なアーキテクチャでスケールアップできるようになります。 

新薬の開発でも、換気システムの設計でも (ダッソー) ICU 病院にとって、製造開始に必要な規制当局の承認を通過する実行可能な製品を開発するには時間が非常に重要です。 たとえば、「優先」治療法であっても、FDA の早期審査には 6 か月かかる場合があり、標準的な承認には 10 か月以上かかります (ドラッグウォッチ）。 設計から試験、製造に至るまで、新しい治療法を市場に投入するすべての段階は厳格な審査の対象となります。 患者に「研究デザインを知らせ、用量選択を最適化する」ために、FDA は HPC モデリングとシミュレーションの使用を推奨しました。これにより、ウェットラボ試験の範囲と治験患者へのリスクも大幅に軽減できます。FDA）。 医療業界での導入の初期段階であっても、HPC は製品開発サイクルと市場投入までの時間を 50% 短縮したと評価されており、ユーザーの 97% が HPC がビジネスに「不可欠」であると主張しています (競争力審議会). 
その初期の頃から、医療分野における計算による発見とシミュレーションのアーキテクチャとアプリケーションは大きな進歩を遂げてきました。 コンピュータ支援医薬品設計 (CADD) の応用において、HPC は「構造改良、分子ドッキング、仮想スクリーニングなどの方法」で使用されています。 しかし、固定された制約のあるインフラストラクチャでは、これらの計算負荷の高い個別のアプリケーションは科学者にとって今後も「ボトルネック」となるでしょう (テイラー＆フランシス・グループ). 
事前定義されたアーキテクチャを備えた固定コンピューティング インフラストラクチャは、限られた数の可能なアプリケーションとワークフローを考慮して設計および展開されます。 スーパーコンピューティング時代のオンプレミス インフラストラクチャは、意図された、綿密に計画された特定の目的にはうまく機能しますが、これらのコンピューティング アーキテクチャは、組織の優先順位や戦略が変化した場合の俊敏性にはあまり適していません。 たとえば、企業が GPU などの特殊なハードウェア アクセラレーション ツールを利用するアプリケーションを使用して、新型コロナウイルス感染症の医薬品開発をシミュレーションするためにピボットするつもりである場合、固定インフラストラクチャにそのようなリソースが含まれていない場合、それを行うことはできません。 逆に、CFD アプリケーション用に構築された組織のインフラストラクチャは、分子動力学ワークフローの実行に適している場合とそうでない場合があります。
HPC 実務者とその研究チームは、「創薬は、グリッド コンピューティングやクラウド コンピューティングなどの多様な HPC アーキテクチャから大きな利益を得ることができ、後者は創薬計算に最も適したソリューションである」ことを発見しました。 クラウド コンピューティングは、必要な高いコンピューティング能力に迅速にアクセスして活用できる、非常にコスト効率の高いソリューションです。」 しかし これらの多様なアーキテクチャをクラウドに展開するには、「コンピュータ アーキテクチャ、並列コンピューティング、およびソフトウェア管理の特定の能力についての理解」が必要であり、これらが使用の妨げになる可能性があります。 (テイラー＆フランシス・グループ)
先駆的なライフ サイエンスの科学者やエンジニアは現在、Rescale を使用して、多様なコンピューティング インフラストラクチャとクラウドの柔軟性のメリットを享受しています。 化合物やデバイス設計のバリエーションをナビゲートして最も実行可能な候補を見つけるには、分子動力学や CFD などの学際的なシミュレーションが必要です。 Rescale は、業務に最適なインフラストラクチャとソフトウェアのエンドツーエンドの選択、調整、導入を自動化することで、科学者やエンジニアを支援します。 持っている インスタント 世界最高のインフラストラクチャ、オンデマンド ライセンスを備えたプリインストール ソフトウェア、および事実上無制限のコンピューティング能力へのアクセスは、研究開発プロセス全体にわたるシミュレーションの回答までの時間を大幅に短縮することを意味します。 
医療機器起業家である Hertzog Partners のマネージング ディレクター、Ben Hertzog 氏との最近のインタビューの中で、新しい機器を市場に投入する際のシミュレーションの影響について次のように説明しています。

「私たちはイノベーションのサイクルタイムを短縮する新しい方法を見つける必要があり、FDAは承認に必要な初期データセットの一部としてシミュレーションとモデリングを受け入れることが増えています。 そのため、ライフ サイエンス コミュニティでは、シミュレーションと迅速に答えを得る能力がこれまで以上に重要なツールとなっています。 「

現在、Rescale は、バイオテクノロジー、製薬、医療機器業界の破壊的企業や市場リーダー向けの複雑な HPC ワークフローを管理しています。 これらの企業は、研究開発プロセスに関与する複数の段階および組織にわたる多様なコンピューティング ニーズを満たすために Rescale を利用しています。 さらに、臨床試験のプロセス全体で生成されるデータの急増により、モデルに情報を提供するために継続的な計算が必要になります。 Rescale は、コンピューティングの急激な変動に対処するのに十分な柔軟性を備えており、エンタープライズ グレードの制御とレポートを組織全体に提供します。 研究開発リーダーは Rescale を使用して事業部門間のコラボレーションを調整し、重要な期限に対する進捗をより正確に追跡します。 この可視性により、規制当局の質問に答えるための深いシミュレーション洞察も得られ、より簡単、迅速、より信頼性の高い承認につながります。 
科学と工学における高度なコンピューティング技術の使用は、医学的発見と患者の転帰の限界を押し広げ続けるでしょう。 コンピューティングの進歩には常に期待が寄せられていますが、ムーアの法則による恩恵が鈍化しているため、イノベーターはアジャイルな開発サイクルを可能にする多様なリソースにオープンにアクセスできる柔軟なプラットフォームに注目しています。 ブレークスルーには、複数の治療法候補に対する継続的なテストと反復が必要であり、その後、リソースをより実行可能なものにピボットする必要があるため、統合クラウド HPC プラットフォームは、アーキテクチャの柔軟性と迅速なスケールアップの準備を確保する最良の方法です。 企業の場合、Rescale のようなマネージド プラットフォームにより、事業部門の予算編成、コラボレーション、インフラストラクチャのパフォーマンスを綿密に監視できます。 また、研究者や科学者にとっては、研究に最適なアプリケーションやインフラストラクチャのトラブルシューティングではなく、重要な洞察を生み出すことに時間が費やされ、健康上の成果をより迅速に向上させることができます。 
Rescale は、 Covid に対するテクノロジー コンソーシアム これは、新型コロナウイルス感染症と闘うエンジニア、科学者、研究者に無料で利用できる高性能コンピューティング リソースを提供します。 この取り組みを通じて、Rescale プラットフォームにより、個人、学術機関、大手製薬会社が必要な規模でクラウド上に新しいソリューションを立ち上げることが可能になりました。 現在の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）プロジェクトには、感受性に関するゲノミクス研究、感染拡大モデリング、複数のワクチン候補開発が含まれる。 Rescale は、医療現場で行われている優れた取り組みを紹介することに興奮していますが、このプラットフォームは、より安全な自動運転車の構築やより正確な嵐の予測など、さまざまな研究開発の本拠地でもあります。 これらの使用例や他の多くの使用例に関する詳細情報は、次の Web サイトで見つけることができます。 リスケール.com.