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山田 泰永 tyamada@nvidia.com
エンタープライズ事業本部
ヘルスケア・ライフサイエンス開発者支援
COVID-19研究・対策に活用
可能なNVIDIAソフトウェアと
関連情報
2
NVIDIAの思い
「GPUの計算能力を世の中に役立つ具体的な手段、手法につなげたい」
3
基本的な事業戦略
「計算能力で世界を変える」「解けない問題を解く」
高速・高効率な計算ハードウェア開発
高速ハードウェアを活用するためのソフトウェア・開発環境の充実
各分野の重要フレームワークやアプリケーションのGPU化サポート等、開発者エコシステ
ムの構築
GPU環境導入を簡単にし、幅広く届ける仕組み作り
各分野で重要なパートナーとの戦略的協業
4
開発者向け基本情報
NGC https://www.nvidia.com/ja-jp/gpu-cloud/
AI/GPUコンピューティング向けSWツールや情報を集約したポータル
ディープラーニング向けを中心に様々なアプリケーションのDockerイメージ、学習済モデル、スクリプ
ト、サンプル実装などにアクセス
開発者サイト https://developer.nvidia.com
CUDA Toolkit (ライブラリ群) https://developer.nvidia.com/gpu-accelerated-libraries
CUDA上の様々な既存ライブラリを活用して効率的に開発
5
医療画像分野
Clara Imaging (放射線画像研究開発向けツールキット)
各種学習済モデル、AI支援3Dアノテーションツール、追加・転移学習ツールのキット
COVID-19診断支援の学習済モデルも提供中
医療画像機器内での利用
CTスキャナの3D再構成演算の高速化・高度化、超音波診断装置でのビームフォーミング計算
MRIでの圧縮センシング計算
画像認識AIによる消化器内視鏡でのポリープ腫瘍検出、外科内視鏡での手術ナビゲーション
検体検査装置でもGPU AIの活用が始まる – COVID-19診断装置にも期待
https://developer.nvidia.com/clara-medical-imaging
6
Clara Parabricksソフトウェア - ヒト全ゲノム二次解析パイプライン
ヒト全ゲノムGATKパイプライン処理が既に30分で、さらに年内に「15分全ゲノム」達成を目標に開発中
シングルセルRNA解析でのマッピングに向け STAR/STAR Fusion のGPU高速実装済
シングルセルRNA三次解析の高速化
Python上の汎用データ解析・機械学習GPU高速実装ライブラリRAPIDSを使用
t-SNE, K-means等重い計算処理を数十倍高速化
AtacWorks
ATAC-Seqのデノイズとピークコーリングのディープラーニング高精度実装
Clara Parabricks ゲノミクス/トランスクリプトミクス
https://github.com/clara-parabricks/rapids-single-cell-examples
https://www.nvidia.com/en-us/healthcare/clara-parabricks/
https://github.com/clara-parabricks/AtacWorks
7
ロングリードゲノミクス、配列解析
Oxford Nanoporeシーケンサーのベースコール部の高速化・高精度化 (Bonito等)
Oxford Nanopore、PacBioからのロングリードDe Novoアセンブルに向けた高速実装
(RAVEN, RACON,MEDAKA等)
BEAST/BEAGLEによるウイルス変異系統解析の高速化
メタゲノム解析等に向けた配列類似性検索(BLAST系)の高速化 (GHOST-Z GPU等)
https://github.com/nanoporetech/bonito
https://developer.nvidia.com/clara-parabricks
https://beast.community/about
https://github.com/akiyamalab/ghostz-gpu
8
創薬向けシミュレーション/HPC
クライオ電顕による立体構造解析の高速化 (RELION, CryoSparc等)
ドッキングシミュレーションの高速化、高度化 (Autodock, Mega-Dock等)
MDシミュレーションの高速化 (GROMACS、AMBER、Desmond/Schrodinger等)
量子化学計算高速化 (Gaussian、GAMES等)
Subtitle Optional
https://cryosparc.com
https://github.com/3dem/relion
https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-GPU
https://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/index_ja.html
http://gaussian.com/gpu/
https://developer.nvidia.com/blog/creating-faster-molecular-dynamics-simulations-with-gromacs-2020/
https://ambermd.org/index.php
9
創薬でのAI/ディープラーニング活用可能性
化合物活性予測、特性予測等
画像認識系の活用
タンパク質立体構造、病理画像、ハイコンテント/フェノティピックスクリーニング
実験動物行動、被験者行動
BERT等高度な自然言語処理による論文情報のキュレーション
https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut
https://github.com/topics/drug-discovery
https://deepchem.io/index.html#
https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/TensorFlow/LanguageModeling/BERT/biobert
10
シミュレーション/大量データ解析
流体系を中心とするHPCシミュレーションの高速化
各種CAEアプリリストや事例
マルチエージェントシミュレーションの高速化
社会全体の人流、位置情報、コンタクトなど大量データの解析
Python上でのPandasやScikit-learn相当をGPU高速実装したRAPIDSライブラリ群
グラフ解析、信号解析の高速化も取り込み
Spark3.0に対応し「もともと超並列のGPUをさらに大量ノード並列で」活用可能
https://www.nvidia.com/content/apac/gtc/ja/pdf/2018/1071.pdf
https://rapids.ai
https://www.nvidia.com/en-us/gpu-accelerated-applications/
11
周辺分野 – 監視カメラ/映像モニタリング系
Clara Guardian SDK
監視カメラ、院内モニタリング系でのCOVID-19対応アプリ開発に向けた学習済モデル群+サンプル
実装のパッケージ
映像デコード/前処理の高速実装、人物検出や姿勢推定、心拍数推定などの学習済モデル搭載/
開発中
さらに画像+音声マルチモーダル対話型アプリに向けた音声認識/音声合成モデル(英語)、Q&A言
語モデル等を搭載
体温確認トラッキング、マスク非着用検知、密集検知、手洗い、消毒作業認識、患者状態モニタリ
ング、高齢者ケア、接触機会を低減するAI対話相談や非接触ジェスチャー操作などの実アプリケー
ション普及に向けて世界中のスタートアップ企業とパートナーシップ構築
https://www.nvidia.com/ja-jp/healthcare/clara-guardian/
12
周辺分野 – ロボティクス
ISAAC SDK/ISAAC SIM
自律移動ロボットに向けた外界環境認識の学習済モデルと制御を含めたサンプル実装
リアルな3D環境上で仮想センサーを搭載した仮想ロボットの動作シミュレーション
ピッキング動作などの作業強化学習に向けた物理シミュレーションフレームワークを開発中
https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/industries/robotics/
13
周辺分野 – ロボティクス
ISAAC SDK/ISAAC SIM
自律移動ロボットに向けた外界環境認識の学習済モデルと制御を含めたサンプル実装
リアルな3D環境上で仮想センサーを搭載した仮想ロボットの動作シミュレーション
ピッキング動作などの作業強化学習に向けた物理シミュレーションフレームワークを開発中
https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/industries/robotics/
“Inception” スタートアップ企業 支援・連携プログラム
14
COVID-19 ウェビナーシリーズのご紹介
第2回 8/25(火) 13:30-15:00
COVID-19の診断や治療に直接関わる重要分野である医用画像AIとAI/HPCを活用した創薬
について、第一線の研究を担う先生方をお招きし、最新の研究をご紹介頂くとともに今後の展
望についてもお話頂きます
[ゲストスピーカー]
名古屋大学大学院 情報学研究科 知能システム学専攻 教授
森健策 先生
東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 准教授
関嶋政和 先生
15
COVID-19 ウェビナーシリーズのご紹介
第3回 9月上旬で調整中
COVID−19対策は医療だけではなく社会活動の幅広い分野に及びます。
第3回では商業施設や公共施設等における密集状態、マスク非着用、手洗い、消毒作業認識、
また健康状態把握や患者モニタリングなどを中心に重要な「COVID-19周辺分野」とも呼ぶべき
幅広い領域について、気鋭のスタートアップ企業を中心としたスピーカーにご登壇頂く予定です
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報

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