실험실 자동화
지능형 자동 실험실 장비는 실험실이 더 효율적으로 운영되고 더 많은 고급 테스트 서비스를 제공하는 동시에 AI 기반 워크플로 및 절차의 기반을 마련하도록 지원합니다.
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실험실 자동화란?
실험실 자동화는 관리 시스템(LIMS) 및 자동 실험실 장비의 정교한 실험실 정보를 사용하여 대규모로 정확하고 정밀한 테스트 결과를 제공합니다. 이러한 스마트 실험실 장비는 온보드 절차를 사용하여 로봇을 구동하고, 사물 인터넷(IoT) 기술을 지원하며, 정교한 분석을 수행합니다.
인텔 및 인텔 파트너는 실험실 장비 제조업체와 긴밀히 협력하여 응용 프로그램을 최적화하고, 혁신적인 새로운 기술을 소개하며, 변화하는 고객 요구 사항을 충족합니다.
현재를 위한 빌드, 미래를 위한 설계
이 분기에 출하하는 기기는 앞으로 수 년 동안 사용될 것입니다. 장비가 관련성을 유지하려면 특히 분석 및 AI 분야에서 빠른 혁신에 적응할 수 있어야 합니다.
인텔® 기반 하드웨어, 개발 도구 및 소프트웨어 기반 실험실 장비는 집약적인 워크로드를 처리하고, 차세대 자동화에 적응하며, 전례 없는 양의 데이터를 안전하게 관리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능에 액세스할 수 있습니다.
자동 실험실 장비 - 변화를 주도하는 최신 트렌드
임상 실험실은 더 정교한 테스트에 대한 요구가 증가하고 마진이 줄어들고 있습니다. 연구 실험실은 더 많은 혁신을 더 빠르게 만들어야 한다는 압박을 끊임없이 받고 있습니다. 두 시장은 고급 테스트를 수행하고, 더 많은 프로세스를 자동화하며, 미래 혁신을 위한 플랫폼으로 사용할 수 있는 더 스마트한 장치를 제공할 장비 제조업체를 찾고 있습니다.
비용 압력
실험실은 운영을 개선하면서도 장비가 더 많은 작업을 수행하고 비용은 더 적게 들도록 하는 방법을 모색하고 있습니다. 단일 CPU 구성으로 전환하면 재료 비용을 절감하고, 성능을 높이며, 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
원격 진단
실험실 환경에서 가동 중지 시간을 줄이는 것이 중요합니다. 통합 컴퓨터 비전(CV) 시스템은 문제를 더 일찍 그리고 더 빠르게 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있는 원격 장비 진단을 지원할 수 있습니다. 인텔® 하드웨어, 개발자 툴킷, 참조 응용 프로그램은 다양한 장비 요구 사항을 위한 CV 솔루션을 구축하는 데 필요한 유연성을 제공합니다.
보안과 관리 효율성
데이터 보안은 의료 산업의 주요 관심사입니다. 인텔® 컴퓨팅 플랫폼은 가속화된 데이터 암호화 및 신뢰할 수 있는 실행 기술과 같은 하드웨어 지원 보안 기술을 갖추고 있으며, 장비 제조업체가 사이버 보안 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.
분석 및 AI 성장
현대 실험실 장비는 점점 더 복잡해지는 분석과 미래의 인공 지능을 지원할 수 있어야 합니다. 최신 인텔® 기술은 AI 가속화와 유연한 다목적 컴퓨팅 성능을 결합합니다. 인텔 기반을 통해 실험실 장비는 확장된 분석 및 AI 기능을 지원할 수 있습니다.
고객 성공 사례
KFBIO, 암 검진 처리량 가속화
KFBIO 딥 러닝 AI 솔루션은 자궁경부암 세포진 검사에서 이상 징후를 감지하고 분류합니다. KFBIO는 인텔® 최적화 및 툴킷을 사용하여 인텔® 제온® CPU에서 처리량을 8.4x1로 향상했습니다.
최적화를 통해 수익을 창출하는 광범위한 연구소
인텔과 Google은 Broad Institute와 협력하여 클라우드 컴퓨팅 비용을 절감하고 오픈 소스 생의학 플랫폼인 Terra의 성능을 개선했습니다.
실험실 자동화의 미래
인텔은 제조업체가 오늘날 가치를 제공하고 미래를 위한 기반을 마련하는 새로운 기술을 통합하도록 지원하고 있습니다.
인텔과 함께 디지털 병리학 역량 강화
인텔은 최적화된 소프트웨어 및 AI 모델 관리 플랫폼을 통해 디지털 병리학 솔루션을 쉽게 확장할 수 있도록 지원합니다.
임상 실험실에서 자동화의 미래 추진
인텔은 혈액 은행 및 임상 화학 장비 제조업체가 컴퓨터 비전, AI, 로봇을 통해 새로운 서비스를 제공하고 더 높은 처리량을 달성하도록 지원합니다.
연구실을 위한 새로운 기술 트렌드
인텔® 기술, 하드웨어, 개발자 도구는 R&D 연구소가 빅 데이터 분석 및 자율 실험에 AI를 적용하도록 지원합니다.
바이오제약 제조 분야의 디지털화
인텔® 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션은 바이오 의약품 제조 분야에서 디지털 혁신의 최전선에 있으며, 인더스트리 4.0으로 널리 알려진 최신 소프트웨어 정의 데이터 기반 운영을 위한 기반이 됩니다.
실험실 자동화를 위한 인텔® 기술
단일 최신 인텔® 프로세서는 하드웨어 정의 로직에서 소프트웨어 기반 인프라로 전환하는 데 필요한 성능 실험실 장비를 갖추고 있습니다. 인텔® CPU를 통해 오늘날의 장비는 수년에 걸쳐 기능을 확장하고 증가하는 수요를 지원할 수 있습니다.
향상된 IoT 프로세서는 실시간 컴퓨팅, 대역 외 원격 관리, 하드웨어 기반 보안 조치와 산업 수준의 안정성을 결합하여 더 큰 성능과 유연성을 제공합니다.
인텔® 하드웨어를 통해 표준화된 단일 CPU 아키텍처를 사용하여 다양한 기능을 갖춘 여러 실험실 장비를 제조할 수 있으며, 이는 재료 명세서를 줄이고, 인증을 간소화하며, 장치 관리를 통합합니다.
인텔 아톰® 프로세서
인텔 아톰® 프로세서는 샘플 처리, 분류, 원심 분리, 분석 기능과 같은 기기 내 자동화를 위한 전력 중심의 성능을 제공합니다.
인텔® 코어™ 프로세서
인텔® 코어™ 프로세서는 고급 기기 분석 및 4K 디스플레이를 갖춘 워크스테이션을 위한 더 높은 컴퓨팅 성능과 인텔® Iris Xe 그래픽을 제공합니다.
인텔® 제온® 스케일러블 프로세서
인텔® 제온 프로세서를 사용하면 실험실의 에지 서버에서 높은 콘텐츠 스크리닝(HCS), 문화 집계, 기타 이미지 분석을 포함하여 여러 가상화된 워크로드를 실행할 수 있습니다.
인텔® FPGA
인텔® FPGA 및 SoC FPGA는 현장에서 프로그래밍하여 주요 워크로드를 가속하고 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
인텔® vPro® 플랫폼
원격 진단, 유지 관리, 문제 해결을 위해 전원이 꺼져 있는 경우에도 시스템에 액세스하십시오.
Intel® Deep Learning Boost
컴퓨터 비전, 음성 인식, 기타 딥 러닝 AI를 위한 복잡한 AI 워크로드를 병렬로 실행합니다.
실험실 자동화를 위한 인텔® 개발자 도구
인텔은 장비 제조업체에 시스템 기능을 확장하고 개발 프로세스를 간소화할 수 있는 도구를 제공합니다.
OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포판
OpenVINO™ 툴킷은 모든 조합의 인텔® 하드웨어에서 실행할 수 있는 최적화된 딥 러닝 AI 모델을 최대 성능으로 생성합니다. 수백 개의 사전 훈련된 모델 및 참조 응용 프로그램을 통해 시장에 더 빠르게 진출할 수 있습니다.
비디오 분석 서비스
컨테이너 기반 서비스로 최적화된 미디어 분석 파이프라인을 배포합니다. 비디오 분석 서비스는 GStreamer 또는 FFmpeg에 정의된 파이프라인을 지원합니다. 파이프라인 실행을 검색, 시작, 중지, 맞춤화, 모니터링하는 API가 포함되어 있습니다.
Azure 비디오 분석기
Azure 클라우드를 사용하여 AI 비디오 분석 파이프라인을 서비스로 구축하고 배포하십시오. 비디오 분석 서비스 확장은 GStreamer 및 FFmpeg 파이프라인을 지원합니다.
인텔® 미디어 SDK
인텔® Media SDK는 개발자에게 Windows 및 Linux용 응용 프로그램에서 하드웨어 가속 비디오 인코딩, 디코딩, 처리를 지원하기 위해 풍부한 라이브러리, 도구 및 샘플 세트를 제공합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
실험실 자동화는 정교한 실험실 정보 관리 시스템(LIMS), 로봇 재료 처리기, 점점 더 스마트한 실험실 장비를 사용하여 테스트 샘플을 추적하고, 결과를 평가하며, 노동 집약적인 임상 작업을 수행합니다.
실험실 자동화는 임상 및 바이오 제약 연구 실험실과 제조 시설에서 사용됩니다. 재료 연구 실험실은 자동화를 사용하여 새로운 화합물과 분자를 발견합니다.
기본 실험실 자동화는 온보드 컴퓨팅 및 고속 네트워킹을 갖춘 자동화된 실험실 장비에 의존합니다. 장비는 자동 제어 시스템 및 정보 관리 시스템으로 관리되는 워크플로를 생성하도록 조립됩니다. 고성능 워크스테이션과 온프레미스 또는 클라우드 기반 서버는 실험실 전체의 자동화 및 운영 기술을 지원합니다.
인공 지능은 실험실 자동화를 더 스마트하고 자율적으로 만들고 있습니다. AI를 통해 데이터와 추가 소프트웨어 및 컴퓨팅 성능을 캡처하려면 카메라, 마이크 및 기타 센서가 필요합니다.
관련 읽기
건강 및 생명 과학 분야의 다른 발전에 대해 알아보십시오.
1. 인텔® 제온® Gold 6148 프로세서에서 KFBIO 자궁경부암 검사 OpenVINO™ 모델 처리량 성능:
새로운 기능:
테스트 1: 2019년 6월 15일 현재 인텔에서 테스트함. 2소켓 인텔® 제온® Gold 6148 프로세서, 20코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, 총 메모리 192GB(12슬롯/16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125(ucode: 0x2004d), CentOS Linux 릴리스 7.5.1804(코어); 딥 러닝 프레임워크: Keras 2.2.4 및 인텔 최적화 TensorFlow: 1.13.1; 토폴로지: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; 컴파일러: gcc 4.8.5, MKL DNN; 버전: v0.17, BS=8, 합성 데이터와 고객 데이터, 인스턴스 1개/2개, 소켓, 데이터 유형: FP32.
테스트 2: 2019년 6월 15일 현재 인텔에서 테스트함. 2소켓 인텔 제온 Gold 6148 프로세서, 20코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, 총 메모리 192GB(12슬롯/16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125(ucode: 0x2004d), CentOS Linux 릴리스 7.5.1804(코어); 인텔® 소프트웨어: OpenVINO™ R2019.1.1094; 토폴로지: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; 컴파일러: gcc 4.8.5, MKL DNN; 버전: v0.17, BS=1, 합성 데이터와 고객 데이터를 모두 사용하는 비동기 요청 8개, 인스턴스 1개/소켓 2개; 데이터: FP32.
기준:
2019/06/15에 인텔에서 실시한 테스트. 2소켓 인텔 제온 Gold 6148 프로세서, 20코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, 총 메모리 192GB(12슬롯/16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125(ucode: 0x2004d), CentOS Linux 릴리스 7.5.1804(코어); 딥 러닝 프레임워크: Keras 2.2.4 및 Vanilla TensorFlow: 1.5; 토폴로지: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; 컴파일러: gcc 4.8.5, MKL DNN 버전: v0.17, BS=8, 합성 데이터와 고객 데이터, 인스턴스 2개, 소켓 1개, 데이터 유형: FP32.