コンピュータ支援エンジニアリング

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TLG Aerospace は、AWS の使用により、数値流体力学 (CFD) シミュレーションコストを 75% 削減し、空気力学シミュレーションを 1,000 個超のコアにスケーリングし、オンラインシミュレーションメトリクスを取得しています。
 
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Autodesk では、AWS を使用することにより、数百ものシミュレーションを実行させるジェネレーティブデザインの使用のために必要なスケーリングを、数時間や数日単位ではなく 1 時間で実行しました。Autodesk は、エンジニアリング、デザイン、エンターテインメント業界向けのソフトウェアを開発しています。
 
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CADFEM は AWS を使用して複雑なシミュレーションソフトウェアを小規模のエンジニアリング企業が利用しやすいようにし、大規模な企業との競合をサポートしています。
 
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OnScale は、AWS を使用しユーザーに柔軟な SaaS サブスクリプションモデルを提供することで、専門分野のエンジニアに、ほぼ無限の HPC コンピューティングリソースをローカルで実行するのと同じ時間と費用で提供します。
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AWS によって、Cadence はワークロードを互いに分離し、ユーザーとアプリケーションがリソースを競合しないようにすることができました。より早く実行できるようになり、ジョブの時間を大幅に削減することができるようになりました。
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Western Digital は AWS 上にクラウド規模の HPC クラスターを構築し、Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して構築された 100 万の vCPU の単一の HPC クラスター上で 230 万のシミュレーションジョブを実行できるようになりました。これにより結果までの時間が 20 日から 8 時間に短縮されました。
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Volkswagen Group Research は、シミュレーションと設計のサイクルを改善することを目指し、Altair ultraFluidX を使用して AWS で PoC を実行することを選択しました。PoC が成功したあと、Altair では、Volkswagen は ultraFluidX を使用して現在のハードウェアコストの最大 70% を節約することができると見積もっています。
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ProteanTecs では、毎日何百万ものシミュレーションを実行する、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークロードをサポートするために必要な柔軟性とスケーラビリティを AWS を使用して実現しました。
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Innovium では AWS を使用することで、コンピューティングのスケーラビリティの面での障壁を排除し、製品のイノベーションに専念できるようになりました。
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Western Digital では、AWS インフラストラクチャ上で HPC シミュレーションを実行することにより、高品質な製品を生産し、市場投入までの時間を短縮できました。
 
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AWS が提供するスケーラビリティと、CFD Direct が提供する簡単な実装方法により、Big Ass Fans では、顧客の要求に即座に対応するための効率的で費用対効果の高いソリューションが利用できるようになりました。
 
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Avio Aero では、AWS 上で HPC ソリューションを使用することにより、オンプレミスのリソース制限のために発生していた、結果の出力までの顧客の待ち時間をなくすことができました。
 

ヘルスケアとライフサイエンス

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Illumina では、AWS を使用して DNA 配列テクノロジーを世界的に展開しながら、コストを 100 分の 1 に引き下げ、さまざまな国や顧客のセキュリティ要件を満たしています。

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Bristol-Myers Squibb がどのようにして AWS での集中臨床試験シミュレーションを 98% の時間節約で実行できるようになり、研究時間を短縮し、患者への影響を軽減できたかをご覧ください。

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Thermo Fisher が AWS を使用して、医療研究者および科学者がデータを安全に保管、分析、および共有することをグローバルに支援するプラットフォームである Thermo Fisher Cloud を構築した方法をご覧ください。 

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DNAnexus が、HIPAA、CAP/CLIA、GxP、およびその他プライバシー法と規制の厳しい要求を満たすために AWS 上でゲノム解析のためのプラットフォームを構築した方法をご覧ください。

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Celgene が AWS を使用して自社の研究者たちと学術研究所のセキュアなコラボレーションを実現した方法をご覧ください。

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Astra Zeneca が、AWS の高性能コンピューティングリソースを使用してわずか 20 日間で 20,000 エキソームのゲノムデータを処理した方法をご覧ください。

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Fabric Genomics は、AWS を使用してゲノム全体を数分で処理し、医師が疾患を迅速に診断し、大規模ゲノムデータセットをサポートできるよう支援しています。

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OpenEye Scientific Software は AWS を使用して年間 800,000 USD を節約し、数か月かけてデプロイしていた数千もの処理コアを数週間でデプロイするサポートをし、コラボレーションを改善します。

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Metabiota は、AWS 上で Rescale プラットフォームを使用して、1,800 万回のシミュレーションを必要とし 100 TB の非圧縮データを生成する、インフルエンザの流行イベントカタログを管理しています。  

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AWS を使用する Igenomix は、高データインテンシブな次世代のシーケンシング (NGS) ワークロードを実行するオンデマンドキャパシティを所有することによって 1,150 パーセント多くのサンプルを分析することができています。

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生物医学のスタートアップである GENALICE が、競合他社であれば 2 週間以上かかるところを、わずか 60 分で 800 人のアルツハイマー病患者のゲノムを処理した方法についてご覧ください。  

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Seven Bridges では、AWS を使用することによって複雑な遺伝的性質の解析機能を大規模かつ安価に提供することが可能になり、総じて研究者には自前のソリューションに比べて 40% の費用削減がもたらされました。

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Arterys では、AWS を使用することによって、業界標準の 90 分ではなく 10 分以内であらゆるデバイスタイプの心臓の多次元モデルをレンダリングできるようになりました。

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スミソニアン協会のデータサイエンスチームは、AWS を使用して必要に応じてインスタンスをスケールアップおよびスケールダウンすることで、コストを管理しながらゲノムのアノテーションを並行して行っています。

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QBiC では、AWS Batch のオートメーションとオーケストレーションを使用することにより、ゲノミクス研究に必要な時間を 50% 短縮できる可能性があります。
 
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Fred Hutch では、AWS を使用して研究プロセスを加速させ、がんと闘うための治療薬の開発を目指しています。 
 

石油とガス

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Hess は AWS を使用して地震データを大規模に取り込み、エンジニアの生産性を向上させています。

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AWS 上で実行されている Spiral Suite は、以前はおよそ 7 時間かかっていた計算を 4 分以内に完了します。

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Woodside のデータサイエンスチームは、AWS を使用することによって、これまで 3〜6 か月かかっていた新しい分析アルゴリズムの配信を数週間で提供できるようになりました。  

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Digital Globe は、AWS を使用することにより最短時間で顧客にデータを届けることができました。

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AWS での Rock Flow Dynamics による最先端の貯留層モデリングソフトウェアを使用することによって、完了するのに数年かかると想定されていたシミュレーションを 12 日間で実施することができました。

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金融サービス

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Aon Securities Inc.(ASI) は、Amazon EC2 上の GPU 最適化インスタンスを活用して財務シミュレーションプラットフォームを実行し、計算とレポート作成の合計プロセス時間を 10 日から 10 分に短縮しました。
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Bankinter は、最大 5,000,000 のシミュレーションを必要とする信用リスクシミュレーションアプリケーションに AWS を使用しています。AWS を使用することによって、Bankinter では平均解決時間を 23 時間から 20 分にまで短縮することができました。
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市場ダイナミクスの変化に迅速に対応するため、FINRA はそのデータ量の 90 パーセントを アマゾン ウェブ サービス へ移行し、AWS を使用して毎日 370 億件ものレコードのキャプチャ、分析、保存を行っています。
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Pacific Life では、AWS を活用したことで、データセンターに新しいハードウェアを追加した場合と比べて費用や IT 間接費を低く抑えながら、コンピューティング性能をすばやくスケールすることが可能となっています。

自動走行車

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TuSimple は AWS で Apache MXNet が開発した高度な深層学習アルゴリズムを利用して、自動運転プラットフォームを構築しました。TuSimple は AWS を使用して何十憶マイルもの運転をシミュレートしています。
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AWS は DriveAI に、ビジネスの成長にあわせてシームレスに拡張する能力、そして高性能コンピューティングの需要に対応する機能を提供しています。

大学および学術研究機関 (研究用コンピューティング)

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カリフォルニア大学サンタクルーズ校ゲノミクス研究所が、AWS を使用してサンプルをより迅速に処理し、共同作業者に結果を安全に届けることができた方法をご覧ください。
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ベイラー医科大学は、数百テラバイトのゲノムデータを保存するための集中的で安全な場所を作成し、ローカルのインフラストラクチャを使用するよりも 5 倍早く独自の研究を完了することができました。
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カリフォルニア工科大学のグットマン研究所では、AWS ベースの HPC クラスターを使用して新しい演算ノードをすばやく追加し、ゲノムシーケンスデータを数週間ではなく数日で分析しています。
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ペンシルベニア州立大学では、研究ポータルを AWS に移行し、世界中の 6,000 人の研究者が同大学の設計手法と最適化アルゴリズムを使用して、5 万件を超える DNA 合成配列を簡単に設計できるようにしました。

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カリフォルニア大学バークレー校の Algorithms, Machine, and People (AMP) Lab では、アマゾン ウェブ サービス (AWS) を活用して、ゲノム研究で使用されるアルゴリズムを分析するために必要な計算リソースを迅速に拡張しています。

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ニューヨーク大学 (NYU、New Work University) の Center for Health Informatics and Bioinformatics の HPC 施設は、AWS を使用して医療情報学およびバイオインフォマティクス研究者がデータを共有するのを可能にし、地域の能力限界を超える研究コンピューティングニーズを満たしています。

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サンフランシスコ州立大学の研究者は、Amazon EC2 と機械学習技術を使用し、以前なら何週間もかかった研究を数時間で処理できるようにしました。これによりコンピューティングコストも削減されました。

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