Faire progresser la recherche sur la découverte de médicaments grâce à l'informatique quantique ou classique
Présentation
Il s'agit d'une solution AWS open source qui permet aux chercheurs et aux partisans de l'informatique quantique de concevoir et de réaliser des études informatiques dans le domaine de la découverte de médicaments. Avec cette solution AWS, vous pouvez accéder à des ordinateurs quantiques grâce à Amazon Braket. La fonctionnalité Amazon Braket Hybrid Job vous aide à utiliser les ressources d'informatique classique et d'informatique quantique pour évaluer les valeurs expérimentales, telles que le coût, le temps et les performances. La solution AWS inclut des exemples de code intégrés pour certains problèmes liés à la découverte de médicaments, tels que l'ancrage moléculaire, le repliement des protéines, le repliement de l'ARN et la planification de rétrosynthèse, afin de vous aider à démarrer avec l'informatique quantique sur le terrain.
Avantages
Amazon Braket Hybrid Job vous permet d'utiliser en toute flexibilité des ressources informatiques quantiques ou classiques, ou les deux. Vous pouvez évaluer et comparer les valeurs expérimentales en testant le même problème avec ces ressources.
Cette solution AWS inclut un code pour certains cas d'utilisation de découverte de médicaments. Vous pouvez étudier et personnaliser le code étape par étape dans le bloc-notes Jupyter.
Les résultats de l'exécution par lots sont stockés dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Vous pouvez trouver la visualisation et la comparaison des différents résultats d'expériences dans le bloc-notes.
Détails techniques
Vous pouvez déployer automatiquement cette architecture à l’aide du guide d’implémentation et du modèle AWS CloudFormation qui l’accompagne.
Étape 1
Cette solution AWS déploie une instance de bloc-notes pour permettre aux utilisateurs de réaliser des tests de bloc-notes. Les carnets présentent des cas d'utilisation pour différents problèmes liés à la découverte de médicaments, tels que le dépliage des molécules, le repliement de l'ARN et le repliement des protéines.
Étape 2
Lorsqu'il est utilisé pour la première fois, le système met en miroir et télécharge les packages dépendants requis pour l'expérience vers Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Étape 3
Ce programme utilise Amazon Braket Hybrid Job à des fins d'expérimentation.
Étape 4
Les résultats de l'expérience sont stockés dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Étape 5
Exécutez plusieurs tâches hybrides en une seule expérience et lancez les événements dans Amazon EventBridge lorsque la tâche hybride est terminée.
Étape 6
EventBridge lance des événements qui sont ensuite envoyés à AWS Lambda à des fins d'analyse et de synthèse.
Étape 7
Lambda envoie un rapport d'analyse à Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Tous les abonnés à ce sujet recevront ce rapport par e-mail. Cette étape est facultative et vous pouvez spécifier l'e-mail pour les notifications d'abonnement lors du déploiement de la solution AWS.
Étape 8
Retournez au bloc-notes Amazon SageMaker pour exécuter le code, analyser et afficher les résultats de l'expérience.
Étape 1
Cette solution AWS déploie une instance de bloc-notes pour permettre aux utilisateurs de réaliser des tests de bloc-notes. Les carnets présentent des cas d'utilisation pour différents problèmes liés à la découverte de médicaments, tels que le dépliage des molécules, le repliement de l'ARN et le repliement des protéines.
Étape 2
Lorsqu'il est utilisé pour la première fois, le système met en miroir et télécharge les packages dépendants requis pour l'expérience vers Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Étape 3
Ce programme utilise Amazon Braket Hybrid Job à des fins d'expérimentation.
Étape 4
Les résultats de l'expérience sont stockés dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Étape 5
Exécutez plusieurs tâches hybrides en une seule expérience et lancez les événements dans Amazon EventBridge lorsque la tâche hybride est terminée.
Étape 6
EventBridge lance des événements qui sont ensuite envoyés à AWS Lambda à des fins d'analyse et de synthèse.
Étape 7
Lambda envoie un rapport d'analyse à Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Tous les abonnés à ce sujet recevront ce rapport par e-mail. Cette étape est facultative et vous pouvez spécifier l'e-mail pour les notifications d'abonnement lors du déploiement de la solution AWS.
Étape 8
Retournez au bloc-notes Amazon SageMaker pour exécuter le code, analyser et afficher les résultats de l'expérience.
- Date de publication