Beschleunigung der wissenschaftlichen Innovation
Die Forschung ist eine Übung der Innovation. Forscher benötigen Zugriff auf Tools, die schnelle Experimente ermöglichen. Amazon Web Services (AWS) arbeitet mit Hochschulen, Forschungslaboren, und Forschern auf der ganzen Welt zusammen, um kostengünstige, skalierbarem und sichere Rechen-, Speicher- und Datenbank-Funktionen anzubieten, um die Forschungsdauer zu beschleunigen.
Mit AWS können Wissenschaftler schnell massive Data-Pipelines analysieren, Datenmengen im Petabyte-Bereich speichern und die Forschung mithilfe transformativer Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Quantum Computing vorantreiben. Dabei werden gleichzeitig die Ergebnisse an Beitragende auf der ganzen Welt freigegeben. AWS bietet Wissenschaftlern mit Zugang zu offenen Datensätzen passende Finanzierungen und Schulungen, um so das Innovationstempo zu erhöhen.
Schulungen und Tutorials auf Abruf
Ressourcen
Wir führen über 10 000 Bioinformatik-Workflows pro Monat durch. Deshalb sind wir äußerst dankbar für die Skalierbarkeit und die robuste Funktionalität von AWS.“
Robert L. Grossman
Professor of Medicine and Computer Science und Director of the Center for Translational Data Science, University of Chicago
Sie können überall auf der Welt sein und trotzdem auf diese großen medizinischen Datensätze zugreifen. Dies haben wir erreicht, indem wir unsere Infrastruktur auf AWS betrieben haben.“
Wenn große Datenmengen von den Sequenzierungsinstrumenten ausgehen, verwenden wir FPGAs in AWS, um diese Daten schnell zu verarbeiten.“
Erik Venner
Associate Professor und Head of the Clinical Informatics Group, Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine
Mit AWS kann Serratus mehr als eine Million Bibliotheken von Sequenzierungsdaten der nächsten Generation pro Tag verarbeiten für Gesamtkosten von weniger als ein halber Cent pro Bibliothek.“
Artem Babaian, Ph.D
Serratus-Projektleiter, University of British Columbia
AWS hilft uns dabei, das Unternehmen schnell in Echtzeit auszubauen, während wir unsere Analyse durchführen. Statt die Daten an die für uns verfügbare Datenverarbeitung anzupassen, können wir die Datenverarbeitung an die Daten anpassen, die wir haben.“
Dr. Carolyn Hogg
Senior Research Manager, Australasian Wildlife Genomics Group, University of Syndey
Lösungen
Initiativen
Haben Sie die gewünschten Informationen gefunden?
Ihr Beitrag hilft uns, die Qualität der Inhalte auf unseren Seiten zu verbessern.