Business Research Trends

GSK Kembangkan Machine Learning dalam Riset Farmasi

GSK Kembangkan Machine Learning dalam Riset Farmasi

GlaxoSmithKline (GSK), perusahaan kesehatan global yang meneliti dan mengembangkan riset dan pengembangan produk farmasi, vaksin, dan consumer healthcare berbasis teknologi menggunakan Kinetica.

foto: The Telegraph

Perusahaan ini memiliki portofolio produk mereka meliputi obat HIV/AIDS, tuberkulosis dan malaria, serta rangkaian consumer brands, meliputi Sensodyne, Aquafresh, Horlicks, Panadol, dan Tums.

Kinetica, sebuah GPU-accelerated database analisis, membantu GSK menggunakan teknik machine learning, deep learning, dan pemrosesan bahasa alami (natural language processing/NLP) yang dilengkapi dengan alat analisis visual yang mudah digunakan untuk menjalankan simulasi ribuan data secara interaktif dengan data yang kompleks.

GSK melakukan investasi dalam pengembangan research & development di GPU-accelerated yang digunakan untuk kasus spesifik simulasi bahan kimia. Kinetica memungkinkan tim data science dan analisis GSK untuk masuk ke GPU milik mereka, tanpa perlu menuliskan kode tertentu atau menggunakan software khusus untuk setiap kasus tertentu. Dengan memperbolehkan GSK berkomunikasi dengan cluster GPU yang sudah ada, seperti tipikal database yang saling berhubungan, pengguna dapat berinteraksi dengan menggunakan kata kunci bahasa tradisional seperti SQL.

Selain itu, GSK akan mengaplikasikan model baru dan menghilangkan waktu untuk transformasi data, lalu memindahkanya kembali secara bolak balik antara database dan sistem data science terpisah. Dengan user-defined function Kinetica, GSK dapat mengemas sebuah analisis sebagai perantara untuk sampai ke mesin optimisasi yang sedang berjalan, dan membiarkan Kinetica bekerja untuk mereka.

Ketika mereka sedang melakukan machine learning atau sedang mengerjakan simulasi kimia, GSK bisa “mempercepat’ hal itu dengan menjalankan pekerjaan tersebut di GPU complex. Kinetica memungkinkan GSK untuk menggunakan platform GPU untuk lebih dari satu kasus, karena setiap kasus yang digunakan tiba-tiba bisa menjadi lebih ke kata kunci daripada sebuah software yang disesuaikan. Kinetica memberikan GSK lapisan abstraksi antara GPU hardware dan muatan kerja yang mereka sediakan ke platform.

GSK memiliki miliaran set data mentah, dan mereka ingin melakukan agregasi dan memasukan kata kunci di dataset tersebut. GSK memiliki 125,000 inti GPU dan perusahaan tidak ingin menambah pekerjaan karyawan mereka untuk memikirkan cara menulis kata kunci secara paralel ke semua inti GPU. “Saya tidak ingin menjelaskan cara untuk menuliskan kata kunci ke dalam 125k inti. Nima Negahban, Chief Technology Officer dan Co-Founder Kinetica dan tim Kinetica sudah mengatasi masalah tersebut,” kata Mark Ramsey, Senior Vice President, R&D Data GlaxoSmithKline.

GPU-accelerated database membentuk kembali industry farmasi dan kesehatan. Membawa obat baru ke pasar yang mahal, memakan waktu, dan proses yang riskan, membutuhkan investasi miliaran dolar. Dengan GPU-accelerated database, perusahaan farmasi dan kesehatan bisa mendapatkan wawasan yang cepat dari berbagai volume streaming data.

Kinetica memberikan hasil berupa analisis yang mendalam dari miliaran baris data dengan baik dalam satu detik, membuatnya solusi yang ideal untuk riset farmasi. Dengan memberikan data yang cepat dan bermanfaat dan analisis yang solutif, Kinetica mempercepat penemuan obat, pengembangan obat, dan proses percobaan klinis dengan biaya yang lebih sedikit, menurunkan resiko, dan yang paling utama, menyelamatkan nyawa.

Editor : Eva Martha Rahayu


© 2023-2024 SWA Media Inc.

All Right Reserved