Erzielen Sie Fortschritte in der Arzneimittelforschung mit Quantencomputing oder klassischem Computing
Übersicht
Hierbei handelt es sich um eine Open-Source-AWS-Lösung, die es Forschern und Befürwortern des Quantencomputings ermöglicht, Berechnungsstudien im Bereich der Arzneimittelforschung zu entwerfen und durchzuführen. Mit dieser AWS-Lösung können Sie über Amazon Braket auf Quantencomputer zugreifen. Die Amazon-Braket-Hybrid-Job-Funktion ermöglicht Ihnen, klassische Rechen- und Quantencomputing-Ressourcen zu nutzen, um Versuchswerte wie Kosten, Zeit und Leistung zu bewerten. Die AWS-Lösung wird mit integriertem Beispielcode für bestimmte Probleme der Arzneimittelforschung geliefert, wie z. B. molekulares Docking, Proteinfaltung, RNA-Faltung und retrosynthetische Planung, um Ihnen den Einstieg in das Quantencomputing zu erleichtern.
Vorteile
Amazon Braket Hybrid Job bietet Ihnen die Flexibilität, entweder Quantencomputer oder klassische Computerressourcen oder beides zu nutzen. Sie können experimentelle Werte auswerten und vergleichen, indem Sie dasselbe Problem mit diesen Ressourcen testen.
Diese AWS-Lösung enthält Code für bestimmte Anwendungsfälle in der Wirkstoffforschung. Sie können den Code in Jupyter Notebook Schritt für Schritt lernen und anpassen.
Die Ergebnisse der Batchausführung werden in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert. Sie können die Visualisierung und den Vergleich verschiedener Versuchsergebnisse im Notebook finden.
Technische Details
Sie können diese Architektur mit dem Implementierungsleitfaden und der dazugehörigen Vorlage für AWS CloudFormation automatisch bereitstellen.
Schritt 1
Diese AWS-Lösung stellt eine Notebook-Instance bereit, damit Benutzer Notebook-Experimente durchführen können. Die Notebooks enthalten Anwendungsfälle für verschiedene Probleme der Arzneimittelforschung, wie z. B. die Entfaltung von Molekülen, die RNA-Faltung und die Proteinfaltung.
Schritt 2
Bei der ersten Verwendung spiegelt das System die abhängigen Pakete, die für das Experiment erforderlich sind, und lädt sie in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) hoch.
Schritt 3
Dieses Programm verwendet Amazon Braket Hybrid Job für Experimente.
Schritt 4
Die Ergebnisse des Experiments werden in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert.
Schritt 5
Führen Sie mehrere Hybridaufträge in einem Experiment aus und initiieren Sie die Ereignisse in Amazon EventBridge, wenn der Hybridauftrag abgeschlossen ist.
Schritt 6
EventBridge initiiert Ereignisse, die dann zur Analyse und Zusammenfassung an AWS Lambda gesendet werden.
Schritt 7
Lambda sendet einen Analysebericht an Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Alle Abonnenten, die dieses Thema abonniert haben, erhalten diesen Bericht per E-Mail. Dieser Schritt ist optional und Sie können die E-Mail für Abonnementbenachrichtigungen angeben, wenn Sie die AWS-Lösung bereitstellen.
Schritt 8
Kehren Sie zu Amazon SageMaker Notebook zurück, um den Code auszuführen und die Versuchsergebnisse zu analysieren und anzuzeigen.
Schritt 1
Diese AWS-Lösung stellt eine Notebook-Instance bereit, damit Benutzer Notebook-Experimente durchführen können. Die Notebooks enthalten Anwendungsfälle für verschiedene Probleme der Arzneimittelforschung, wie z. B. die Entfaltung von Molekülen, die RNA-Faltung und die Proteinfaltung.
Schritt 2
Bei der ersten Verwendung spiegelt das System die abhängigen Pakete, die für das Experiment erforderlich sind, und lädt sie in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) hoch.
Schritt 3
Dieses Programm verwendet Amazon Braket Hybrid Job für Experimente.
Schritt 4
Die Ergebnisse des Experiments werden in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert.
Schritt 5
Führen Sie mehrere Hybridaufträge in einem Experiment aus und initiieren Sie die Ereignisse in Amazon EventBridge, wenn der Hybridauftrag abgeschlossen ist.
Schritt 6
EventBridge initiiert Ereignisse, die dann zur Analyse und Zusammenfassung an AWS Lambda gesendet werden.
Schritt 7
Lambda sendet einen Analysebericht an Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Alle Abonnenten, die dieses Thema abonniert haben, erhalten diesen Bericht per E-Mail. Dieser Schritt ist optional und Sie können die E-Mail für Abonnementbenachrichtigungen angeben, wenn Sie die AWS-Lösung bereitstellen.
Schritt 8
Kehren Sie zu Amazon SageMaker Notebook zurück, um den Code auszuführen und die Versuchsergebnisse zu analysieren und anzuzeigen.
- Datum der Veröffentlichung