Suurteholaskennan hyödyt
Suurteholaskennan hyödyt
Suurteholaskennassa (HPC, high-performance computing) ratkaistaan tieteellisesti haastavia ongelmia supertietokoneiden valtavan laskentakapasiteetin avulla.
Lue lisää
Datan arvon maksimointi
Data on mittaamattoman arvokasta. Big data, nykyinen laskentateho ja kehittyneet analyysimenetelmät avaavat aivan uusia mahdollisuuksia. Lääketieteen tutkijoille pääsy sensitiivisiin aineistoihin voi mahdollistaa uusien hoitokeinojen löytymisen, niin että esimerkiksi potilastietojen kohdalla ihmisten yksityisyys ja tietoturva eivät vaaraannu.
Lue lisää
Datan säilytys ja turvaaminen
Datasta huolehtiminen kuuluu tutkijan perustaitoihin. Jo tutkimuksen alkuvaiheessa tutkijoiden on huomioitava datan elinkaari datan keräämisestä analyysiin, säilykseen ja jakamiseen saakka.
Lue lisää
Tutkimuksen perusta
Suomen korkeakoulujen ja tutkimuksen perustana on tutkimusverkko, joka kattaa merkittävimmät korkeakoulupaikkakunnat ja tarjoaa toimintavarmat ja ruuhkattomat tietoliikenneyhteydet. Riittävän kapasiteetin valokuituverkkoa tarvitaan suurteholaskentaan ja suurien data-aineistojen siirtämiseen.
Lue lisää
DeepFin luonnollisen kielen käsittelyn aallonharjalla
BERT-menetelmän eri kielille soveltamisen haasteena on ollut mallin kouluttamiseksi tarvittavan tekstisyötteen suuri määrä ja tämän vaatima laskentateho. Menetelmää suomen kieleen soveltava FinBERT-malli tuotettiin DeepFin-projektissa, joka oli yksi CSC:n Grand Challenge 2019 -pilottihankkeista.
Lue lisää »
Rakennebiologia apuna SARS-Cov2 lääkekehityksessä
Helsingin yliopiston Ville Paavilainen tutkii pienmolekyylejä, jotka saattavat estää SARS-CoV2-viruksen kopioitumisen ja sitä kautta sairastumisen COVID-19-tautiin. Nyt tiedetään, että nämä molekyylit estävät viruksen leviämistä soluviljelymalleissa ja laajempi testaus on alkamassa.
Lue lisää »
Visualisointi kertoo enemmän kuin tuhat lukusanaa
Laskenta ja mittaukset tuottavat numeroita. Ihminen on kehittynyt tulkitsemaan asioita, joita hän aisteillaan ympäristössään havaitsee, ei numerosarjoja. Aivot ovat tarkimmillaan kuvia analysoidessaan, joten on luonnollista visualisoida tutkimustulokset kuviksi.
Lue lisää »
SARS-CoV-2-viruksen pääproteaasin toimintamekanismia selvittämässä
Vattulaisen ryhmä käyttää atomistisia molekyylidynamiikkasimulaatioita ja koneoppimista selvittääkseen SARS-CoV-2-viruksen pääproteaasi mPro:n toimintamekanismin.
Lue lisää »