10 年以上前から話題になっている生物学クラウド コンピューティングが、いまだに停滞しているのはなぜでしょうか?

10年前にクラウドコンピューティングが流行したとき、誰もが当然バイオクラウドコンピューティングの最前線に立ちたいと考えていましたが、豚肉の価格が上昇したため、その傾向は高まりませんでした。生物学的クラウド コンピューティングは失われた美なのでしょうか、それとも霧の中の花や水の中の月を見ることなのでしょうか?成功を収める前に死んでしまうのか、それとも才能があっても評価されず、野望が満たされないのか?

生物学的クラウドコンピューティングは美しい

まず、私たちの定義は何でしょうか?

文字通りの定義によれば、その目的は、主にさまざまな生物学的配列の分析を含む生物学的コンピューティングを実行することです。クラウドの追加により、クラウド上で処理することが可能となります。実際のところ、他のクラウド コンピューティングとそれほど違いはありません。これは非常に良いアイデアであり、5G テクノロジーと組み合わせるとさらに良くなります。例えば、現場でポアシーケンサーを使用してシーケンシングを実行すると、データはリアルタイムでクラウドに送信され、処理が開始され、結果が返されます。各種端末を通じて結果を直接確認することができます。完璧に見えますよね？

しかし現実には、近年多くの企業が立ち上げたバイオクラウドコンピューティングは、総じて誇大宣伝的なコンセプトである。生物学的ビッグデータ、バイオクラウドコンピューティング、5G、モノのインターネット、人工知能、精密医療…これらはすべて現在流行している流行語です。これらの単語のいくつかを言わないと、他の人に挨拶するのが恥ずかしくなるでしょう。しかし、路上のおばあさんでさえも金儲けのために市場に参入する準備ができているということは、株式市場バブルが到来しようとしていることを意味します。

シリコンバレーには、テクノロジー サイクル曲線、または単にハイプ サイクルとも呼ばれる、悪名高いテクノロジー成熟曲線があります。これは、メディアにおける新しいテクノロジーや新しい概念の露出が時間の経過とともにどのように変化するかを示す曲線を指します。これは、新しい技術トレンドがニュースメディアや学会で広く宣伝された後、突然衰退してしまうことを意味します。生物学的クラウドコンピューティングはその一例です。

バイオクラウドコンピューティングのユートピア的夢

クラウド コンピューティングは実は非常に優れたソリューションです。しかし、なぜまだ十分に普及していないのでしょうか?市場には多くの製品があり、その中には確かに非常に優れたものもありますが、まだ主流ではありません。エネルギー効率が約70,000倍向上！新興の超伝導量子技術がニューラルネットワークハードウェアアクセラレーションシステムを実現

多くの企業は、グラフィカル インターフェースを使用して、自社の製品を誰でも簡単に使用できるものにしたいと考えています。購入後、ユーザーは自分のアカウントにログインし、データをアップロードし、分析するプロセスを選択し、「実行」をクリックして結果を待ちます。ユーザーエクスペリエンスは非常に良いですね。バイオインフォマティクスの経験も必要ありません。

この時間を利用して階下に行き、コーヒーを注文し、日光浴をし、ストレッチをし、携帯電話をチェックし、そして戻って結果を待ちます。人生って本当に美しいですね...

バイオインフォマティクスに携わる人材は今後必要ではなくなり、アクチュアリーと同様に、これらの仕事は徐々に生物学クラウドコンピューティングや人工知能に置き換えられていくだろうと予測する人も多くいます。私はこれを認めも否定もしません。

夢から目覚める

コーヒーを飲んだ後に戻ってきて結果を確認してください。 「うわ、クソ」、何かがおかしくなった、何がおかしくなったの？これが現在の生物学クラウドコンピューティングの問題です。中間のリンクに問題がある場合、すべての分析をカプセル化するのは面倒です。

簡単な例として、人間のゲノム全体の変異を検出するケースを考えてみましょう。生のシーケンスデータを取得してから最終的に信頼できる結果を得るまでには、10 を超える処理手順が必要になる場合があります。これらのプロセスは相互に関連しています。 1 つのプロセスに問題が発生すると、プロセス全体が中断されます。壊れたら原因を探して最初からやり直すのが面倒になります。

第二に、このような非常に標準化された分析プロセスの場合、現在のクラウド コンピューティングを使用しても問題はありません。しかし、科学的な研究を行っている場合は、科学研究自体は、繰り返しのテストとパラメータの継続的な調整を必要とする、繰り返しの探索のプロセスです。この種のグラフィックを使用すると、さらに複雑になります。

3 つ目:すべてのグラフィックスは、基本的にコマンド ラインにボタンを追加するだけです。内容は基本的に同じです。生物学的な情報を理解せずに使用することは不可能です。理解していないと、それらのパラメータはデフォルトに従ってしか処理できません。

バック・トゥ・ザ・フューチャー

生物学クラウドコンピューティングの現状により、分析を理解している人々はグラフィカルインターフェースを好まず、分析を理解していない人々はグラフィカルインターフェースがあってもそれを使用することができないという現象が発生しています。私はあらゆる種類の生物学的クラウドコンピューティングを一般化しているわけではありません。ユーザーごとに具体的なニーズが異なり、具体的な分析内容も異なります。一部の分析クラウドコンピューティングは非常に便利です。それどころか、生物学的クラウドコンピューティングが必要だと私は考えています。私たち自身も生物学クラウドコンピューティングプラットフォームを運用していますが、これはグラフィカルインターフェースではなく、ユーザーは自分でコマンドを入力することに慣れている必要があります。

実際、クラウド コンピューティングには多くの利点があります。

まず、データ管理が容易になり、同じファイルを複数回コピーする必要がなくなります。シーケンスが完了するとクラウドサーバーに直接アップロードされ、ユーザーはインターネット接続があればどこからでもアクセスできます。

第二に、ソフトウェアとデータベースのコピーを複数作成する必要がなく、すぐに更新できるため、多くの手間が省けます。たとえば、クラウドに NT データベースのコピーを 1 つダウンロードするだけで、すべてのユーザーが多数のコピーをダウンロードすることなくそれを比較できます。

3 つ目は、クラウド コンピューティングでは弾力性のあるコンピューティングを実行できるため、リソースを最大限に活用できることです。必要な量のリソースが提供でき、ローカルリソースのようなコンピューティングリソースが不足する状況は発生しません。

4 番目に、クラウド コンピューティングでは、多くの構成やシステム メンテナンスが必要ありません。