27 kwietnia 2026

8 min read

Life Sciences i cloud computing: technologia w służbie badań naukowych

Bartosz Pyrczak

Head of Growth

Linkedin
Life Sciences i cloud computing: technologia w służbie badań naukowych

ChatGPT podbił świat niemal z dnia na dzień. Nagle wszyscy zaczęli mówić o potędze generatywnej sztucznej inteligencji (Generative AI). Jednak inne postępy w nauce i technologii również wyraźnie wskazują na to, że ML i Big Data zdominują sektor IT w dającej się przewidzieć przyszłości.

AlphaFold to zwycięzca edycji 2022 nagrody Breakthrough Prize w kategorii Life Sciences – uznawanej niekiedy za krok milowy w stronę Nagrody Nobla. Stworzony przez naukowców z należącego do Google DeepMind, system AI precyzyjnie przewiduje trójwymiarowe modele struktur białkowych.

Kształty białek decydują o ich funkcjach, więc to odkrycie pomaga w wykrywaniu patogenów i zmian nowotworowych na wczesnych etapach rozwoju. Przyspiesza to badania w wielu dziedzinach: od projektowania leków po biologię syntetyczną, nanomateriały i ogólne zrozumienie procesów komórkowych.

Przełomowe osiągnięcia naukowe nie byłyby możliwe bez znaczących inwestycji w infrastrukturę IT, szczególnie w chmurę i sztuczną inteligencję.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o fascynującej relacji między branżą Life Sciences a chmurą obliczeniową (cloud computing).

Błogosławieństwo i przekleństwo naukowca, czyli dane

Sektor Life Sciences zawsze był uzależniony od ogromnych ilości danych – im jest ich więcej, tym lepiej.

Od sekwencji genomowych po wyniki badań klinicznych – dane napędzają odkrycia, umożliwiają rozwój leków i pozwalają na spersonalizowane podejście naukowe, pogłębiając naszą wiedzę o biologii i naukach pokrewnych.

W przeciwieństwie do innych potężnych technologii, AI zdołała zawładnąć wyobraźnią mas dzięki swojej zdolności do przetwarzania niewyobrażalnych wcześniej wolumenów informacji.

O ile tworzenie i trenowanie prostych modeli AI na lokalnym komputerze jest możliwe, o tyle bardziej zaawansowane modele wymagają znacznie większych zbiorów danych i ogromnej mocy obliczeniowej.

Jednym z pierwszych znaczących projektów OpenAI – firmy stojącej za ChatGPT – była gra w chowanego. Agenci zasilani przez AI utworzyli dwa przeciwstawne zespoły i uczyli się zasad gry metodą prób i błędów. Potrzeba było około dziesięciu milionów rozgrywek, zanim grupy nauczyły się, jak wygrywać ze sobą nawzajem.

Choć takie symulacje są wykonalne w środowiskach lokalnych, przynoszą znacznie lepsze i szybsze rezultaty, gdy są przeprowadzane w chmurze.

Istnieje jednak znacznie więcej powodów, dla których Life Sciences i cloud computing tworzą tak dobraną parę.

Life Sciences i cloud computing – główne korzyści

Optymalizacja kosztów

Cloud computing w Life Sciences redukuje wydatki kapitałowe (CAPEX) poprzez eliminację konieczności inwestowania w kosztowny sprzęt. Model płatności za rzeczywiste zużycie (pay-as-you-go) pozwala organizacjom naukowym skalować zasoby zgodnie z potrzebami, zapewniając efektywność kosztową i przekierowanie funduszy na kluczowe badania.

Jest to widoczne szczególnie w zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej, takich jak złożone symulacje i analizy danych. Chmura pozwala naukowcom uruchamiać instancje takie jak EC2 P5 i usuwać je, gdy nie są już potrzebne, co znacząco obniża koszty.

Elastyczność

Platformy chmurowe oferują naukowcom dynamiczny ekosystem, umożliwiając szybkie wdrażanie i eksperymentowanie z narzędziami oraz oprogramowaniem niezbędnym w ich badaniach. Ta zwinność przyspiesza cykle rozwojowe i ułatwia adaptację do zmieniających się wymagań projektowych.

Skalowalność

Skalowalny charakter usług chmurowych jest nieoceniony przy obsłudze zadań obciążających zasoby, takich jak sekwencjonowanie genomu czy symulacje molekularne. Badacze mają dostęp do mocy obliczeniowej dokładnie wtedy, gdy jej potrzebują, co zapewnia optymalną wydajność bez nadmiarowych inwestycji czy opóźnień.

Wyższa wydajność i efektywność

Obliczenia wysokiej wydajności (HPC) oparte na chmurze usprawniają złożoną analizę danych i skracają cykle badawcze. Ta efektywność przekłada się na szybsze wyciąganie wniosków i testowanie hipotez, co przyspiesza odkrycia naukowe i przełomy technologiczne.

Sprawniejsze udostępnianie danych

Narzędzia do współpracy w chmurze umożliwiają bezproblemowe udostępnianie danych między zespołami naukowymi i instytucjami. Ułatwia to współpracę interdyscyplinarną i wymianę wiedzy, przyspieszając wspólny postęp w badaniach Life Sciences.

Bezpieczeństwo informacji i zgodność (compliance)

Dostawcy chmury wdrażają rygorystyczne środki bezpieczeństwa i protokoły zgodności, zapewniając poufność i integralność wrażliwych danych pacjentów. Te wzmocnione ramy bezpieczeństwa chmury są zgodne z regulacjami branżowymi, takimi jak HIPAA czy RODO (GDPR), chroniąc prywatność danych i rzetelność badań.

Dostęp do HPC i innych wyspecjalizowanych zasobów

Użytkownicy chmury zyskują dostęp do zasobów High-Performance Computing (HPC) i ogromnej mocy obliczeniowej niezbędnej do obsługi złożonych symulacji, analizy danych i trenowania zaawansowanych modeli AI.

Jest to kluczowe w zadaniach takich jak modelowanie molekularne, odkrywanie leków, identyfikacja biomarkerów i diagnostyka chorób, które wymagają potężnych zasobów informatycznych.

nasza usługa

Daj badaniom moc, której nie zmieści żadne laboratorium

Sekwencjonowanie genomu, modelowanie molekularne i trenowanie modeli AI wymagają zasobów, których nikt nie utrzyma na własnym sprzęcie. Architektura HPC w chmurze. Dostęp do GPU, TPU i petabajtów storage’u w modelu pay-as-you-go daje Ci je dokładnie wtedy, gdy są potrzebne, i wyłącza, gdy obliczenia się kończą.
Strategia i migracja do chmury

Chmura obliczeniowa ułatwia i przyspiesza badania

Zdolność do znaczącego wspierania i przyspieszania badań sprawia, że najpopularniejsze narzędzia do Machine Learningu oferują integrację z chmurą.

Na przykład TensorFlow oferuje bibliotekę TensorFlow Cloud, która umożliwia łatwą migrację z budowania modeli lokalnie do rozproszonego trenowania i strojenia parametrów w Google Cloud.

Co więcej, Google oferuje usługę Cloud TPU, zapewniającą dostęp do procesorów TPU (Tensor Processing Units). Są to specjalnie zaprojektowane układy scalone zoptymalizowane pod kątem trenowania i wnioskowania modeli ML, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wizja komputerowa czy rozpoznawanie mowy.

W porównaniu z tradycyjnymi procesorami (CPU), jednostki TPU znacznie przewyższają je w obciążeniach typu ML. Oferują również konkurencyjną wydajność względem kart graficznych (GPU), zwłaszcza w zadaniach deep learningu, zużywając przy tym mniej energii przy podobnych obliczeniach.

Wspieranie jeszcze większej innowacyjności

Innym krytycznym trendem technologicznym ostatnich lat jest Internet Rzeczy (IoT). Ponieważ otacza nas coraz więcej urządzeń elektronicznych i czujników, nawet proste narzędzia, jak zegarki, stają się bardziej inteligentne niż kiedykolwiek.

Idea „inteligentnego domu” nie jest już mrzonką technofila, ale codzienną rzeczywistością.

Aby jednak działać sprawnie, nowoczesne urządzenia muszą komunikować się ze sobą. Chmura obliczeniowa ma moc integrowania takich systemów, dostarczając usługi, które wymieniają dane z urządzeniami IoT.

Świetnym przykładem jest AWS IoT Core, który pozwala na komunikację z urządzeniami zdalnymi i manipulowanie nimi za pomocą popularnego protokołu MQTT.

Zestaw AWS IoT Device SDK obsługuje wiele języków programowania, w tym C++, Python, JavaScript, Java i Embedded C. Można go pobrać i zintegrować inteligentne urządzenia z aplikacjami chmurowymi.

Przykładem jego zastosowania w Life Sciences może być monitorowanie temperatury i wilgotności w medycznych magazynach. Czujniki przesyłają dane do AWS IoT Core, gdzie SDK pomaga przetwarzać i analizować te informacje, zapewniając optymalne warunki przechowywania wrażliwych materiałów medycznych.

Chmura pozwala badaczom korzystać z różnych rozwiązań do przechowywania danych – od baz danych po storage obiektowy – aby bezpiecznie zarządzać dużymi wolumenami informacji, podczas gdy liczne narzędzia analityczne sprawnie je przetwarzają i wizualizują.

Wyjątkowy przypadek bionauki (Bioscience)

Bionauka to kolejny obszar, w którym relacja między Life Sciences a cloud computingiem jest szczególnie korzystna.

Jeden z najciekawszych polskich startupów – MNM Bioscience – poświęcił lata na tworzenie terapii celowanych dla pacjentów onkologicznych. Zespół wykorzystał różnorodne modele Machine Learning i Deep Learning, aby właściwie diagnozować typy nowotworów i opracowywać indywidualne plany leczenia lekami dostosowanymi do potrzeb pacjenta.

Algorytmy stojące za tymi modelami karmiły się ogromnymi zbiorami dokumentacji klinicznej i obrazami MRI, przeprowadzając miliony symulacji w celu uzyskania najlepszych wyników. Okazały się one szybsze i dokładniejsze niż badacze-ludzie, ale wymagały również ogromnej mocy obliczeniowej.

Często hiperskalerzy, tacy jak AWS, są w stanie zapewnić zasoby, skalowalność, storage i inne usługi niezbędne do wydajnego przechowywania i przetwarzania tak dużych zbiorów danych. Istnieją jednak dziedziny nauki, w których potrzebna jest jeszcze większa moc.

Life Sciences i chmura w walce ze zmianami klimatu

Gwałtowne zmiany klimatu niosą ze sobą rosnące inwestycje w rozpoznawanie i zapobieganie klęskom żywiołowym. To kolejny obszar, w którym AI i chmura przyspieszają postęp.

Systemy oparte na chmurze mogą monitorować różne aspekty środowiska naturalnego – od warunków pogodowych po aktywność sejsmiczną – i analizować dane historyczne oraz te w czasie rzeczywistym, aby mitygować ryzyka, zanim wystąpią katastrofy.

Jednym z takich projektów jest finansowane przez UE centrum Centre of Excellence for Exascale in Solid Earth (ChEESE) z siedzibą w Barcelońskim Centrum Superkomputerowym.

Używając obliczeń w skali eksa (exascale computing) – systemów zdolnych do wykonania co najmniej 10^18 operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę – ChEESE planuje łagodzić geozagrożenia i wspierać władze w podejmowaniu decyzji.

Tylko niektóre projekty wymagają aż takiej mocy – w wielu przypadkach specjalistyczna oferta hiperskalerów w zupełności wystarczy.

Na przykład Google Compute Engine dostarcza maszyny wirtualne wyposażone w procesory graficzne NVIDIA, idealne do zadań HPC, takich jak prognozowanie pogody. Przykładowo, działając na pojedynczym frameworku deep learningowym TensorFlow na GPU NVIDIA V100, model może przeprowadzić 6-tygodniową prognozę dla 320 wariantów w około 3 minuty. Przetworzenie prognozy 1-tygodniowej zajmuje algorytmowi ułamek sekundy.

Możesz uruchamiać masowe obliczenia równoległe na popularnym frameworku CUDA, korzystając z maszyn z GPU i płacąc tylko za czas ich pracy. Po zakończeniu intensywnych obliczeń możesz po prostu wyłączyć węzły i uniknąć zbędnych kosztów.

Life Sciences i cloud computing – nasze uwagi końcowe

Oczywiście projekty, które opisałem powyżej, to tylko kilka przykładów fascynującej relacji między Life Sciences a chmurą. Każdy dzień przynosi nowe innowacyjne pomysły na zastosowanie technologii chmurowych, aby posunąć badania naukowe naprzód.

Od gromadzenia i analizowania masowych zbiorów danych po badania wspomagane przez AI – chmura obliczeniowa jest łatwo dostępnym i opłacalnym rozwiązaniem zarówno dla małych startupów, jak i dużych firm.

Uwolnione od konieczności początkowych inwestycji w sprzęt i centra danych, zespoły naukowe mogą szybko rozpoczynać i adaptować swoje badania zgodnie z potrzebami. Naukowcy mogą teraz osiągać znacznie więcej, zyskując dostęp do dziesiątek gotowych rozwiązań do przechowywania danych, oprogramowania analitycznego i aplikacji ML.

Złożone algorytmy, zaawansowana analiza danych i narzędzia automatyzacji, które w przeszłości wymagałyby całego działu IT do obsługi, są teraz na wyciągnięcie ręki.
 
Spraw, by pracowały dla Ciebie – skonsultuj swoje potrzeby z ekspertami specjalizującymi się w rozwiązaniach chmurowych dla badań naukowych. Napisz do nas i zacznijmy działać!

Autor

Bartosz Pyrczak

Head of Growth

Head of Growth w Tenesys. Łączy ludzi, buduje relacje i dba o to, żeby firma rosła we właściwym kierunku. Przekonany, że w sprzedaży IT wygrywa ten, kto słucha lepiej niż mówi. Prywatnie podróżnik i rowerzysta.

Linkedin

Przeczytaj również

  • Strategia chmurowa w produkcji – jak okiełznać dane IoT bez przepalania marży?

    Hala produkcyjna generuje dziś prawdziwe tsunami danych, które miało być przepustką do radykalnej poprawy wskaźnika OEE (Overall Equipment Effectiveness). Dla wielu firm rzeczywistość przemysłu 4.0 okazała się jednak bolesna. Zamiast przełomu w efektywności, pojawiła się kolejna, niepokojąco wysoka pozycja w miesięcznym budżecie. Kiedy każdy czujnik drgań i sonda temperatury wysyła dane bezpośrednio do chmury, koszty…

  • Cyberbezpieczeństwo przemysłowe – jak zabezpieczyć styk IT/OT bez zatrzymywania produkcji?

    Współczesna produkcja znajduje się pod presją sprzecznych oczekiwań. Zarząd wymaga pełnej przejrzystości danych, podczas gdy hala produkcyjna potrzebuje izolacji, by maszyny mogły po prostu pracować. W dobie Przemysłu 4.0 wiara w to, że fizyczna izolacja gwarantuje bezpieczeństwo, jest mitem. Systemy cyber-fizyczne (CPS) łączą dziś oprogramowanie bezpośrednio z warstwą sprzętową. To oznacza, że pojedynczy cyfrowy błąd…

  • FinTech w potrzasku regulacji. Jak pogodzić DORA, AI Act, PCI DSS i MiCA bez mnożenia kosztów?

    Instytucje finansowe operują dziś w warunkach regulacyjnego ognia krzyżowego. Presja na innowacje i śrubowanie czasu wprowadzania produktów na rynek (time-to-market) nieustannie zderza się z twardą rzeczywistością audytową. Wyzwaniem dla sektora nie jest już samo „wyjście do chmury”, jest nim utrzymanie stabilnej obecności przy jednoczesnym spełnieniu nakładających się wymogów DORA, AI Act, PCI DSS v4.0 oraz…