Des chercheurs s’attaquent au Covid avec l’IA

Deux articles rédigés par Anima Anandkumar ont été sélectionnés comme finalistes pour le prix spécial Gordon Bell 2021 de l’Association for Computing Machinery (ACM) dans le cadre de la recherche sur la Covid-19 basée sur le calcul haute performance.

Gordon Bell est un pionnier du calcul parallèle et à haute performance. Le prix annuel en 2021 équivaut à 10 000 dollars. Au final, une équipe de l’institut de recherche japonais Riken a été honorée de la somme. Leur projet consistait à simuler le mode de propagation de la Covid-19 via des gouttelettes aérosolisées dans différentes situations généralement rencontrées au quotidien.

Seuls six finalistes pour le prix spécial spécial ACM Gordon Bell ont été choisis cette année.

Deux articles scientifiques, deux prouesses technologiques

Dans ses deux articles, le professeur d’informatique et de sciences mathématiques a utilisé l’intelligence artificielle pour étudier le Coronavirus.

Le premier article est intitulé #COVIDisAirborne : AI-Enabled Multiscale Computational Microscopy of Delta SARS-CoV-2 in a Respiratory Aerosol. Dans celui-ci, les chercheurs ont utilisé l’intelligence artificielle afin de modéliser une particule aérosolisée du virus responsable de la Covid-19. Concrètement, ils ont recouru au superordinateur Summit de l’Oak Ridge National Laboratory (ORNL).

Le deuxième article finaliste est nommé Intelligent Resolution : Integrating Cryo-EM with AI-driven Multi-resolution Simulations to Observe the SARS-CoV-2 Replication-Transcription Machinery in Action. Les chercheurs y ont utilisé certains superordinateurs les plus performants du pays afin d’étudier comment la Covid-19 se reproduit. L’université de l’Illinois Urbana-Champaign et Zongyi Li était les maîtres d’œuvre de cet article.

Une stratégie d’attaque coordonnée et précise

Lorsqu’il contamine un individu, le Coronavirus utilise un processus coordonné et précis, appelé complexe de réplication-transcription. Il s’en sert pour se reproduire à grande vitesse.

L’équipe a utilisé les données de la cryo-microscopie électronique (cryo-EM). Cette technique consiste à geler les molécules au flash et à utiliser les électrons pour créer des images en 3D. Cela permet d’examiner de plus près la machinerie moléculaire impliquée dans ce processus.

L’approche basée sur l’Intelligence artificielle intervient pour combler la basse échelle de temps et la faible résolution de la cryo-EM.

L’algorithme appelé opérateur neuronal graphique (GNO), par exemple, a été utile pour comprendre les changements de conformation en fonction du temps dans la dynamique moléculaire. Par ailleurs, l’étude de la GNO a permis la compréhension des importants changements de conformation qui se produisent au cours du processus de reproduction.

SOURCE : MIRAGENEWS