開発者の方ですか？
インテル® デベロッパー・ゾーンは、インテル® ハードウェアおよびソフトウェアで開発するための公式な情報源です。
ラボ・オートメーションとは何ですか？
ラボ・オートメーションは、高度な研究室情報管理システム (LIMS) と自動化された検査機器を使用して、正確で高精度なテスト結果を大規模に提供します。これらのスマートな検査機器は、オンボード・プロセッサーを使用して、ロボット工学を推進し、モノのインターネット (IoT) テクノロジーをサポートし、高度な分析を実行します。
インテルとパートナーは、検査機器メーカーと緊密に連携し、アプリケーションの最適化、革新的な新技術の導入、変化する顧客ニーズへの対応を支援しています。
今日を築き、明日をデザインする
この四半期に出荷された機器は、この先何年も使用されていくでしょう。機器が時代との関連性を維持するためには、特に分析および AI の分野における急速なイノベーションに対応できなければなりません。
インテル®-based ハードウェア、開発ツール、ソフトウェアを搭載した検査機器は、高負荷なワークロードの処理、次の段階の自動化への適応、かつてないほど多くのデータ量の安全管理に必要なコンピューティング・パフォーマンスにアクセスすることができます。
自動化された検査機器—変化をもたらす最新トレンド
臨床検査室は、マージンの縮小と、より高度な検査への要求の高まりに直面しています。研究室では、より多くの飛躍的進歩をより早く実現することが常に求められています。どちらの市場でも機器メーカーには、高度なテストを実行し、より多くのプロセスを自動化し、将来のイノベーションのためのプラットフォームとしての役割を果たすよりスマートな機器を、提供することが求められています。
コストプレッシャー
研究室では、機器の性能向上とコスト削減を求めながら、操作を改善する方法を模索しています。シングル CPU 構成に移行することで、材料コストを削減し、パフォーマンスを向上させ、ユーザー体験の向上を図ることができます。
リモート診断
研究室では、ダウンタイムの削減が重要です。統合型のコンピューター・ビジョン (CV) システムは、リモートでの機器診断をサポートし、問題の早期発見と早期解決を可能にします。インテル® ハードウェア、デベロッパー・ツールキット、およびリファレンス・アプリケーションは、さまざまな機器の要件に適合する CV ソリューションを構築するために必要な柔軟性を提供します。
セキュリティーと管理機能
医療業界では、データ・セキュリティーは最大の関心事です。インテル® コンピューティング・プラットフォームには、加速されたデータ暗号化やトラステッド・エグゼキューション・テクノロジーなどのハードウェア対応のセキュリティー技術があり、機器メーカーがサイバーセキュリティのニーズを満たすのに役立っています。
分析と AI の成長
最新の検査機器は、ますます複雑化する分析や、将来的には人工知能をサポートできる必要があります。最新のインテル® テクノロジーは、AI アクセラレーションと柔軟で多目的なコンピューティング・パフォーマンスを組み合わせています。Intel Foundation により、検査機器は拡張された分析と AI 機能をサポートできます。
成功事例
KFBIO は、がん検診のスループットを加速します
KFBI ディープラーニング AI ソリューションは、パパニコロースミアの異常を検出し、分類します。インテル® 最適化とインテル® ツールキットを使用して、KFBIO はインテル® Xeon® CPU 上でスループットを 8.4x1 向上させました。
ブロード研究所は、最適化によるリターンを確認します
インテルと Google は、ブロード研究所と協力して、オープンソースの生物医学プラットフォーム、「Terra」のクラウド・コンピューティング・コストの削減とパフォーマンス向上に取り組んでいました。
ラボ・オートメーションの未来
インテルは、メーカーが今日の価値を提供し、未来の基礎を築く新しいテクノロジーを統合するのを支援しています。
臨床検査室の自動化の未来を担います
コンピューター・ビジョン、AI、ロボット工学により、インテルは、血液銀行や臨床化学の機器メーカーが新しいサービスを提供し、より高いスループットを実現することを支援しています。
バイオ医薬品製造がデジタル化を推進
インテル® ハードウェアおよびソフトウェア・ソリューションは、バイオ医薬品製造におけるデジタル変革の最前線であり、インダストリー4.0として広く知られる、ソフトウェアによって定義されるデータ・ドリブンな最新の運用に移行する動きの基盤となるものです。
ラボ・オートメーション向けインテル® テクノロジー
検査機器が、ハードウェア定義のロジックからソフトウェアベースのインフラストラクチャーへの移行に必要なパフォーマンスを、最新のインテル®プロセッサー 1基で実現しています。インテル® CPU を搭載することで、今日の機器は長年にわたる機能の拡大と需要の高まりをサポートできます。
IoT 向けに強化されたプロセッサーは、リアルタイム・コンピューティング、アウトオブバンドのリモート管理、およびハードウェアベースのセキュリティー対策を、産業グレードの信頼性と組み合わせることで、より高いパフォーマンスと柔軟性を実現します。
インテル®ハードウェアを使用すると、標準化された単一の CPU アーキテクチャを使用して、さまざまな機能を持つ複数の検査機器を製造できます。これにより、部品表の簡略化、認証の簡素化、および機器管理の一元化が可能になります。
Intel Atom® プロセッサー
Intel Atom® プロセッサー・ファミリー は、検体の処理、ソーティング、遠心分離、分析機能など装置上のオートメーションを実現するために、電力消費を考慮したパフォーマンスを提供します。
インテル® Core™ プロセッサー・ファミリー
インテル® Core™ プロセッサー・ファミリーは、より高い演算性能を持ち、インテル® Iris X eグラフィックスは、機器上での高度な分析や 4K ディスプレイを搭載したワークステーションに最適です。
インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリー
インテル® Xeon® プロセッサー・ファミリーを使用すれば、研究室内のエッジサーバー上で、高濃度スクリーニング（HCS）、培養カウント、その他の画像解析など、複数の仮想化ワークロードを実行することができます。
インテル® FPGA
インテル® FPGA および SoC FPGA は、現場でプログラムすることにより、主要なワークロードを高速化し、変化する要件に対応することができます。
インテル® vPro® プラットフォーム
電源を切った状態でもシステムにアクセスし、リモートで診断、メンテナンス、トラブルシューティングを行うことができます。
インテル® ディープラーニング・ブースト
複雑な AI ワークロードを、コンピューター・ビジョン、音声認識、その他のディープラーニング AI のための既存のワークロードと並行して実行します。
ラボ・オートメーション向けインテル® デベロッパー・ツール
インテルは、機器メーカーに対して、システムの機能を拡張し、開発プロセスを簡素化できるツールを提供しています。
OpenVINO™ ツールキットのインテル® ディストリビューション
OpenVINO™ ツールキットは、最適化されたディープラーニング AI モデルを作成し、インテル® ハードウェアのあらゆる組み合わせでパフォーマンスを最大限に実行できます。何百もの事前トレーニング済みモデルとリファレンス・アプリケーションにより、より迅速な市場投入を支援します。
ビデオ分析サービス
最適化されたメディア分析パイプラインをコンテナー・ベースのサービスとして展開します。ビデオ分析サービスは、GStreamer または FFMPeg で定義されたパイプラインをサポートします。パイプライン実行を検出、開始、停止、カスタマイズし、監視するための API も含まれています。
Azure ビデオ分析装置
Azure cloud を使用して、AI ビデオ分析パイプラインをサービスとして構築・導入します。ビデオ分析サービス拡張機能は、GStreamer および FFMPeg パイプラインをサポートします。
インテル® Media SDK
インテル® メディア SDK は、開発者に、豊富なライブラリー、ツール、サンプルを提供し、Windows および Linux 向けアプリケーションで、ハードウェア加速ビデオ・エンコーディング、デコード、およびプロセシングを実現します。
よくある質問
ラボ・オートメーションでは、高度な研究室情報管理システム (LIMS)、ロボットのマテリアルハンドラー、そしてますます高性能化された検査機器を使用して、テストサンプルを追跡し、結果を評価し、労働集約的な臨床課題を実行します。
ラボ・オートメーションは、臨床試験およびバイオ医薬品の研究室や製造施設で使用されます。材料研究室ではオートメーションを使用して、新しい化合物や分子を発見します。
基本的なラボ・オートメーションは、オンボード・コンピューティングと高速ネットワーキングを備えて自動化された検査機器に依存します。機器を組み合わせて、自動制御システムや情報管理システムで管理されるワークフローを作成します。ハイパフォーマンスなワークステーションと、オンプレミスまたはクラウド・ベースのサーバーが、ラボ全体のオートメーションと運用技術をサポートします。
人工知能 (AI) によって、ラボのオートメーションがよりスマートに、より自律的に行われるようになっています。AI には、カメラ、マイク、データを取得するためのセンサーなどに加え、さらにソフトウェアやコンピューティング・パワーを必要とします。
関連資料
医療 / ライフサイエンスにおけるその他の進歩について詳しくは、こちらをご覧ください。
1. インテル® Xeon Gold 6148 プロセッサー・ファミリーでの KFBIO 子宮頸がんスクリーニング OpenVINO™ モデル・スループット・パフォーマンス
新規：
テスト 1: 2019年6月15日に実施したインテル社内テストにより測定。2 ソケットインテル® Xeon® Gold 6148 プロセッサー、20 コア、HT 有効、ターボ有効、総メモリー 192GB (12スロット /16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d)、CentOS Linux リリース 7.5.1804 (コア); ディープラーニング・フレームワーク: Keras 2.2.4 およびインテルで最適化された TensorFlow: 1.13.1; トポロジー: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; コンパイラー: gcc 4.8.5、MKL DNN; バージョン: v0.17、BS=8、合成データと顧客データの両方、1 つのインスタンス /2 ソケット、データタイプ: FP32。
テスト 2: 2019年6月15日に実施したインテル社内テストにより測定。2 ソケットインテル® Xeon® Gold 6148 プロセッサー、20 コア、HT 有効、ターボ有効、総メモリー 192GB (12スロット /16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d)、CentOS Linux リリース 7.5.1804 (コア); インテル® ソフトウェア: OpenVINO™ R2019.1.1094; トポロジー: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; コンパイラー: gcc 4.8.5、MKL DNN; バージョン: v0.17、BS=1、8 つの非同期リクエスト、合成データと顧客データの両方、1 つのインスタンス /2 ソケット; データタイプ: FP32。
ベースライン：
2019年6月15日に実施したインテル社内テストにより測定。2 ソケットインテル® Xeon® Gold 6148 プロセッサー、20 コア、HT 有効、ターボ有効、総メモリー 192GB (12スロット /16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d)、CentOS Linux リリース 7.5.1804 (コア); ディープラーニング・フレームワーク: Keras 2.2.4 および Vanilla TensorFlow: 1.5; トポロジー: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; コンパイラー: gcc 4.8.5、MKL DNN; バージョン: v0.17、BS=8、合成データと顧客データの両方、1 つのインスタンス /2 ソケット、データタイプ: FP32。