Žurnāls IR: kā RTU superdators palīdz ārstēt vēzi?

Šaurajā servera telpā dzesēšanas ventilatoru rēkoņa ir tik skaļa, ka ir grūti sarunāties. Iekārtu veido pāris pēc skata visai parasti, melni, savā starpā saslēgti skapji. Tomēr ar 15,8 petaflopu maksimālo teorētisko veiktspēju tas būtu iekļaujams vismaz starp 500 jaudīgākajiem superdatoriem pasaulē, iespējams, pretendējot pat uz 150.—200. vietu topā. Tiesa, lai to precīzi noskaidrotu, būtu jāveic arī reālas veiktspējas testi, kas var uzrādīt zemākus rādītājus, un tādi nav plānoti. Iekļūšana šādā sarakstā daudziem datu centriem ir svarīgs prestiža jautājums. Taču superdatori, kas specializējas konkrētiem mērķiem, piemēram, mākslīgais intelekts, savus datus tam nereti neiesniedz.

Iekārtu iegādi finansējis uzņēmuma Mikrotīkls līdzīpašnieks un mecenāts Džons Tallijs. Vēzis savulaik ir paņēmis gan viņa sievas, gan meitas dzīvību, un prioritāte servera izmantošanā būs tieši onkoloģiskajiem pētījumiem, it īpaši agrīnai diagnostikai, kā arī mākslīgā intelekta (MI) rīku izmantošanai labāku ārstniecības metožu piemeklēšanā ar onkoloģiskām slimībām sirgstošiem bērniem. Taču superdators būs pieejams arī dažādu citu nozaru pētniekiem, uzņēmumiem un studentiem, kas darbojas jomās, kurās nepieciešamas lielas skaitļošanas jaudas.

Mikrotīkls ik gadu ziedo naudu RTU. Pērn gan no Tallija, gan otra līdzīpašnieka Arņa Riekstiņa augstskola saņēma divus miljonus eiro, un jaunais MI serveris ir tikai viens no viņu atbalstītajiem projektiem.

«Pieprasījums pēc šādas infrastruktūras Latvijā arvien pieaug. Praktiski visi modernie risinājumi balstās uz spēju apstrādāt lielus datu apjomus,» stāsta RTU Augstas veiktspējas skaitļošanas centra vadītāja Līna Marta Sarma. «Vienalga, vai vēlaties prognozēt rītdienas laikapstākļus vai izveidot sistēmu, kas precīzāk regulē ēkas temperatūru, ņemot vērā āra temperatūru, cilvēku plūsmu, apkures īpatnības un citus faktorus, tas prasa ļoti lielus aprēķinus, kurus bez pamatīgām skaitļošanas jaudām nevar veikt, vai arī aprēķini būs ļoti lēni.»

Pirms jaunā superdatora uzstādīšanas RTU galvenais skaitļošanas klasteris Rudens nodrošināja aptuveni 240 teraflopus jeb 0,24 petaflopus kopējās teorētiskās veiktspējas, tātad tagadējais klasteris ir apmēram 66 reizes jaudīgāks. Turklāt serveri parasti netiek darbināti ar maksimālo iespējamo jaudu, jo, gluži kā mājas datoriem, iekārtām ilgstoši darboties maksimālās noslodzes līmenī nav vēlams. Jo intensīvāk sistēmai jāstrādā, jo vairāk tā uzkarst, un samazinās arī efektivitāte, tāpēc optimālais noslodzes līmenis ir 75—80% no maksimāli iespējamā.

Līna Marta Sarma norāda, ka dažādu serveru teorētiskās jaudas salīdzināšana neatklāj sistēmas efektivitāti pilnībā. Flopos jeb sekundē veicamo aprēķinu skaitā mērīta veiktspēja gan ir objektīvs tehnisks rādītājs, taču tas parāda tikai vienu konkrētu aprēķinu veidu — blīvu lineāro vienādojumu sistēmu risināšanu, taču specifiskām nozarēm nepieciešami arī specifiski infrastruktūras risinājumi. MI vai bioinformātika ir nozares, kurās svarīgāka ir specifiski pielāgota atbilstoša datu uzglabāšanas sistēma, datu pārsūtīšanas formāts vai GPU jeb grafikas karšu iespējas. Kā svarīgāko uzlabojumu, kas raksturo jauno serveri, viņa min 16 jaunu un jaudīgu GPU karšu infrastruktūru, kāda pirms tam skaitļošanas centrā nebija pieejama.

«Man patīk to salīdzināt ar kūkas ēšanu,» saka RTU pārstāve. «Ja visa kūka jāapēd vienam cilvēkam, viņš to dara gabalu pa gabalam. Bet, ja kūku sadala sešpadsmit daļās un katrs cilvēks apēd vienu gabaliņu, visa kūka pazūd daudz ātrāk. Tieši tāpat darbojas šī GPU infrastruktūra — darbs tiek sadalīts mazākās daļās un izpildīts paralēli, nevis secīgi.»

Ļaus atklāt slimības agrāk

Kā praktisku piemēru, kur jaunais serveris jau apliecinājis savu veiktspēju, var minēt bērnu onkoloģijas pacientu genoma analīzi, stāsta molekulārbiologs, Nacionālā pētniecības un inovāciju institūta (NIRI)  Kleistu Zinātniskā centra direktors Jānis Kloviņš. Šī procesa paātrināšana bija viena no galvenajām motivācijām jaunās infrastruktūras izveidē. Agrāk viena cilvēka parauga analīze varēja aizņemt pat vairāk nekā 18 stundu, savukārt jaunā iekārta ar tādu pašu uzdevumu tika galā septiņreiz ātrāk — aptuveni divarpus stundās.

«Tie ir reāli klīniski gadījumi no mūsu ikdienas darba, kuros analizē gan paša bērna, gan audzēja genomu. Pēc datu apjoma šis process skaitļošanas ziņā ir viens no sarežģītākajiem, kas faktiski pielīdzināms četru cilvēku genomu analīzei, jo audzēja genoms ir jāizmeklē daudz padziļinātāk,» stāsta pētnieks. «Bērnu vēža genoma projekts sadarbībā ar MikroTik tika sākts 2019. gadā. Šajā laikā projektā ir iesaistīti praktiski visi bērni, kuri Latvijā saslimuši ar vēzi, — pavisam 579 pacienti. Ne visiem nepieciešama tik padziļināta genoma analīze, taču vairāk nekā 200 pacientiem tā jau ir veikta. Šīs analīzes būtiski palīdz noteikt audzēja ģenētisko cēloni, un no šīs informācijas ir atkarīga turpmākās ārstēšanas izvēle.»

Datu analīzes nepieciešamība medicīnā pieaug ne tikai tāpēc, ka arvien plašāku nozīmi iegūst genomu veidojošo elementu precīzas secības atšifrēšana jeb sekvencēšana un tādējādi iegūto datu analīze. Daudzi mūsdienu testi vairs nemēra tikai vienu konkrētu rādītāju, bet cenšas iegūt informāciju par veselu virkni paraugā nosakāmu parametru, kuru apstrādei nepieciešamas ļoti lielas skaitļošanas jaudas.

«Piemēram, pagājušajā gadā sākām pētījumu, kurā bērnu vēža pacientiem analizējam zarnu mikrobiomu,» saka Kloviņš. «Ir pierādīts, ka ārstēšanas efektivitāte lielā mērā atkarīga arī no tā sastāva. Tas ietekmē ne tikai ārstēšanas rezultātus, bet arī to, kā organisms panes terapiju. Pretvēža medikamenti atstāj būtisku ietekmi uz cilvēka organismu un mikrobiomu, tādēļ, izprotot un kontrolējot šīs izmaiņas, iespējams mazināt blakusparādības un panākt ievērojami labākus ārstēšanas rezultātus.»

Kā vēl vienu piemēru šādas iekārtas nepieciešamībai un potenciālam viņš min to, ka attīstās arī jaundzimušo bērnu ģenētiskais skrīnings. Latvijā tas tiek veikts, meklējot noteiktas slimības, bet dažās valstīs jau sākti pilna genoma skrīninga projekti. Ar to palīdzību iespējams uzreiz pēc dzimšanas atklāt arī retākas slimības un izvairīties no situācijām, kad agrīnā vecumā saslimis bērns nonāk «diagnostiskajā odisejā», kas var izvērsties par ilgiem meklējumiem, pat gadu garumā, līdz tiek atrasts slimības īstais cēlonis, saka pētnieks. Ja ģenētisko cēloni izdotos noteikt jau dzimšanas brīdī, daudzos gadījumos tas ļautu savlaicīgi sākt ārstēšanu un pat glābt dzīvību.

«Pilna genoma dati kalpotu arī kā pamats veselības aprūpei visas dzīves garumā. Arī tiem, kuriem nav iedzimtas slimības, tie ļauj prognozēt noteiktu saslimšanu riskus un pieņemt profilaktiskus lēmumus,» saka Kloviņš. «Un genoms ir tikai sākums, ar to vien nepietiek, lai droši pateiktu, vai cilvēks būs vesels. Veselību ietekmē vide, uzturs, dzīvesveids un citi faktori. Kombinējot genoma informāciju ar citiem biomarķieriem, kā arī baktēriju sastāvu zarnu traktā, iespējams daudz precīzāk novērtēt slimību risku un pamanīt agrīnas izmaiņas organismā. Atklāt šīs sakarības un prognozēt slimību attīstību palīdz mākslīgais intelekts. Un, ja runa būtu par tūkstošiem cilvēku, to būtu grūti paveikt arī ar jaunās iekārtas jaudām.»

Baktērijas, kas ēd plastmasu

Vēl viens ievērojams projekts ir veselības un apkārtējās vides digitālais dvīnis, ko Biomedicīnas pētījumu centrs plāno sākt nākamā gada janvārī. Tajā cilvēku veselības dati tiks savienoti ar informāciju par apkārtējās vides faktoriem — ķīmisko piesārņojumu, mikroorganismiem un to sezonālajām izmaiņām notekūdeņos, upēs un augsnē, kā arī gaisa piesārņojumu. Tas ļaus izveidot sistēmu, kas gandrīz reālā laikā spēs analizēt sakarības starp vides faktoriem un veselību.

«Svarīgi, ka šis projekts nesāksies no nulles. Kopš Covid-19 pandēmijas sākuma Latvijā regulāri tiek vākti notekūdeņu dati — vismaz 16 pilsētās. Tāpat ir uzkrāti dati par peldvietām un citiem vides monitoringa objektiem, bet Latvijas biobankā ir apkopoti aptuveni 45 tūkstošu cilvēku dati, tajā skaitā genoma, mikrobioma un cita molekulārā informācija. Turklāt arvien plašāk pieejami kļūst laboratoriju dati, kurus var izmantot kopējā analīzē,» saka Kloviņš. «Tas ir īpaši vērtīgi situācijās, kad notiek kāds infekcijas uzliesmojums, — analizējot datus, tas ļautu saprast, kā baktērija izplatījusies. Ja nākotnē rastos jauna pandēmija, šāda sistēma palīdzētu pieņemt pareizākus lēmumus, prognozējot tās iespējamās sekas.»

Savukārt NIRI zinātniskais asistents Edgars Liepa, kurš doktorantūrā pēta baktēriju antibiotiku rezistences gēnus un to klātbūtni notekūdeņos, kā arī bijis viens no pirmajiem jaunā servera testētājiem, stāsta, ka, to darot, pārbaudīta mākslīgā intelekta modeļu spēja ģenerēt baktēriju DNS izmaiņas, lai padarītu tās spējīgas ražot kādu cilvēkiem noderīgu vielu.

«Šādu sistēmu izstrāde ir sarežģīta, jo gēnu savstarpējais līdzsvars mēdz būt trausls. Tas, kas teorētiski izskatās daudzsološi, laboratorijas eksperimentā bieži tomēr nestrādā. Šo modeļu galvenā priekšrocība ir tā, ka datorā varam izmēģināt daudz vairāk variantu nekā laboratorijā. MI palīdz sašaurināt meklēšanas lauku un atlasīt perspektīvākos variantus,» viņš stāsta. «Runa nav par jaunu baktēriju veidošanu pilnīgi no nulles, bet noteiktu izmaiņu veikšanu genomā. Programma, kas palīdz projektēt šādas izmaiņas, pēc darbības principiem zināmā mērā līdzinās lielajiem valodas modeļiem, kā ChatGPT. Pagaidām šiem pētījumiem gan nav bijis konkrēta mērķa radīt noteikta veida baktērijas ar praktisku pielietojumu, bet tikai saprast šo modeļu iespējas.»

Taču Biomedicīnas centra laboratorijā MI modeļi tiek izmantoti arī pētījumos, kuros analizē izgāztuvju paraugos atrastu proteīnu struktūras. Tie ņemti vietās, kur ilgstoši uzkrājusies plastmasa, un tajos meklē baktērijas, kuras izstrādā plastmasu noārdošus enzīmus. Proteīnu struktūru prognozēšanas algoritmi ļauj saprast, kā konkrētam enzīmam vajadzētu izskatīties un vai tā forma teorētiski ir piemērota noteikta polimēra noārdīšanai. Nākotnē šie pētījumi varētu pavērt iespēju ar baktēriju palīdzību bioreaktoros noārdīt plastmasas atkritumus.

Valstij kritisks resurss

Spēja analizēt cilvēku bioloģiskos datus tepat Latvijā ir nozīmīga arī tāpēc, ka tā ir sensitīva informācija, kuras apstrādi regulē stingras drošības prasības, stāsta pētnieki. Līdz šim Latvijas pētniekiem un uzņēmējiem nereti nācies izmantot augstas veiktspējas skaitļošanas pakalpojumus citās valstīs, jo īpaši Somijas superdatoru Lumi, kura praktiski izmērītā veiktspēja ir 380 petaflopi un kas šobrīd ir 11. jaudīgākais superdators pasaulē.

«Ir diezgan skaidri redzams, ka skaitļošanas jaudas kļūst par vienu no kritiskajiem resursiem, kas būs nepieciešams katrai valstij, tāpat kā elektrība vai gāze. Ja mēs šādus resursus nacionāli neuzturēsim, tad neuzbūvēsim kompetenci un ātri nonāksim situācijā, kurā būsim atkarīgi no citu valstu, piemēram, Amerikas un Ķīnas, resursiem,» saka Līna Marta Sarma. «Datu centrā arī tiek mācīti profesionāļi un iegūta ekspertīze.»

Latvijā nebūtu jāmēģina radīt jaunu lielo valodas modeli, jo konkurēt ar ChatGPT un līdzīga mēroga spēlētājiem ir bezcerīgi, taču kā ļoti perspektīvu nišu, kas pie mums attīstās, viņa redz dažādu digitālo dvīņu veidošanu.

«Digitālais dvīnis ir kāda objekta vai procesa digitāla kopija, kas ļauj tajā simulēt dažādas situācijas. Piemēram, var izveidot ēkas digitālo dvīni un jau projektēšanas stadijā saprast, kur nākotnē var rasties problēmas — kā pārvietosies cilvēku plūsmas, kā visefektīvāk izvietot ventilācijas sistēmas, kā plānot komunikācijas un inženiertīklus,» stāsta Sarma. «Plūsmu modelēšana kopumā ir viena no jomām, kurā RTU ir ļoti spēcīga kompetence. Pie mums regulāri vēršas uzņēmumi, kas vēlas modelēt dažādus tehnoloģiskos procesus un saprast, kā tos padarīt efektīvākus. Šādus aprēķinus ir daudz lētāk veikt digitālā modelī nekā vispirms uzbūvēt reālu sistēmu un tikai pēc tam secināt, ka kaut kas nedarbojas, kā iecerēts.»

Principi, pēc kuriem strādā MI, patiesībā ir zināmi jau kopš 70. gadiem. Pašreizējais MI bums un plašais pielietojums dažādās jomās kļuvis iespējams tieši iekārtu jaudas pieauguma rezultātā. Jau tuvāko pāris gadu laikā tiek plānots skaitļošanas centru atkal paplašināt, šoreiz piesaistot ES finansējumu, lai tam pievienotu jaunas serveru statnes ar vēl lielākām jaudām, jo tehnoloģijas šajā jomā attīstās un arī noveco ļoti strauji.

Līdz ar to visdrīzāk būs jāveic arī pāreja no dzesēšanas ar gaisu uz dzesēšanu ar šķidrumu, kas ir daudz ilgtspējīgāka, turklāt to pieprasa arī ES noteikumi. Viena no idejām pat ir izmantot serveru radīto siltumu Ķīpsalas peldbaseina sildīšanai. Pagaidām gan tā ir tikai iecere.

Materiāls pārpublicēts
Rakstu žurnālam Ir sagatavojis, Mārtiņš Galenieks, speciāli Ir