Cómo Cloudera y Salt AI ofrecen una plataforma de IA de vanguardia para las ciencias de la vida
La IA aplicada a las ciencias de la vida necesita patrones, no pruebas de concepto puntuales
Los equipos de ciencias de la vida trabajan con más datos, modelos y control reglamentario que nunca. Gran parte de estos datos (datos "ómicos", imágenes, historias clínicas electrónicas, protocolos de ensayos clínicos, evidencia del mundo real, etc.) se almacenan en formatos no estructurados que resultan difíciles de consultar y gestionar.
La IA tiene el potencial de redefinir lo que es posible en el ámbito de las ciencias de la vida, ya que puede transformar enormes conjuntos de datos biológicos y clínicos, hasta ahora inconexos, en información útil que acelera los descubrimientos, mejora la toma de decisiones y, en última instancia, contribuye a que las innovaciones que salvan vidas lleguen antes a los pacientes. Pero antes, las organizaciones deben demostrar que las decisiones impulsadas por la IA son explicables, estables y conformes con la normativa.
En este entorno, las pruebas de concepto (PoC) únicas no son suficientes. Para lograr un nivel aceptable de gobierno y confianza en la información impulsada por la IA, las organizaciones de ciencias de la vida deben combinar una base de datos y computación confiable con una capa de inteligencia que pueda orquestar modelos y flujos de trabajo a escala.
La colaboración entre Cloudera y Salt AI: una arquitectura de referencia para una IA contextual y fiable a gran escala
Cloudera y Salt AI colaboran para ofrecer una combinación de referencia poderosa para los equipos de ciencias de la vida.
Cloudera ofrece un data lakehouse abierto y una plataforma de IA empresarial que integra el procesamiento de datos en tiempo real, la ingeniería de datos, el almacenamiento de datos, el ML y la IA generativa a gran escala, con una capa unificada de seguridad y gobierno a través de SDX. Este marco incluye controles de acceso a datos basados en atributos, linaje y enriquecimiento y catalogación activa de metadatos.
Salt AI aprovecha esos mecanismos fundamentales de seguridad y añade una capa de orquestación entre modelos y datos de IA. La infraestructura escalable recopila de forma continua información contextual (solicitudes, mensajes del sistema, diseños de flujos de trabajo, rendimiento de las ejecuciones, roles de usuario y fuentes de datos), lo que permite casos de uso complejos que aprovechan al máximo tanto los modelos de IA especializados como los generales. Las llamadas a las herramientas para las operaciones agénticas pueden realizarse fácilmente a través del asistente txt2 de Salt, y los pipelines cobran vida visualmente en el lienzo, mostrando exactamente cómo fluyen los datos.
Esta colaboración permite a las organizaciones de ciencias de la vida aplicar controles detallados en entornos locales, nube pública e híbridos; usar cualquier modelo apropiado para una tarea dada; y lograr un registro visual y auditable de cómo los sistemas de IA toman decisiones.
Además, tanto Cloudera como Salt AI impulsan la eficiencia computacional y operativa en todo el ciclo de vida de los datos. Aprovechando los marcos de aceleración de GPU, Cloudera ofrece mejoras en la ingeniería de datos y cargas de inferencia LLM de hasta 20x y 36x, respectivamente. De manera similar, Salt AI ofrece optimizaciones como una arquitectura de computación dividida que equilibra los procesos de CPU y GPU, un sofisticado sistema de caché y la capacidad de intercambiar, mezclar y combinar modelos de IA en flujos de trabajo. Cuanto más complejo sea el proceso y más veces se ejecute, mayor será la eficiencia computacional al ejecutarse en Salt.
Diseñada para integrarse en un ecosistema más amplio
La solución de IA de Cloudera y Salt está diseñada explícitamente para funcionar de forma fluida dentro del ecosistema existente de nubes, plataformas de datos y herramientas de IA de cada cliente. Puede desplegarse en la nube privada virtual (VPC) de un cliente, sin salida pública, y se integra con una diversa gama de proveedores de modelos, almacenes de vectores y sistemas de datos.
El data lakehouse abierto de Cloudera, construido sobre Apache Iceberg, ofrece un formato de tabla flexible y de alto rendimiento que combina análisis multifuncionales y capacidades automatizadas de gestión de datos (por ejemplo, evolución de esquemas y particiones). Este enfoque estandariza los flujos de trabajo de ingeniería de características en fuentes de datos dispares y diversas, lo que facilita el cumplimiento de GxP en ciencias de la vida.
Además, el catálogo REST de Iceberg de Cloudera permite compartir datos con otras plataformas de datos en la nube pública (p. ej., Databricks, Snowflake) que admiten tablas Apache Iceberg. Salt AI ofrece un mecanismo que transforma consultas de texto en flujos de trabajo de investigación y desarrollo que orquestan LLM, bases de datos de grafos, herramientas de modelado y sistemas internos. Además, permite a los investigadores convertir código (p. ej., scripts de Python) en flujos de trabajo visuales, lo que mejora la colaboración interfuncional entre los equipos de investigación. Estas capacidades aceleran los ciclos de innovación al democratizar las iniciativas de investigación aisladas y automatizar la integración de sistemas complejos sin el esfuerzo que supone desarrollar lógicas de integración y orquestación a medida.
Para las organizaciones que estandarizan Cloudera, esta colaboración ofrece un camino rápido: datos gobernados combinados con orquestación contextual, listos para casos de uso como diseño de moléculas, reutilización de fármacos, medicina traslacional, redacción de protocolos y asistentes de asuntos médicos. Para otros, sirve como modelo para unir las plataformas de datos existentes con una capa de orquestación de la IA que prioriza el contexto.
Figura 1. Cómo la colaboración entre Cloudera y Salt AI impulsa la innovación en las ciencias de la vida
De los experimentos al valor empresarial
En despliegues empresariales, las combinaciones de Cloudera y Salt AI han permitido a las organizaciones alcanzar una escala sin precedentes, con un rendimiento de miles de trabajos de ingeniería de datos por hora, prototipado más rápido de flujos de trabajo complejos de investigación y desarrollo, y mejoras en el rendimiento y costes de cambios graduales para cargas de aprendizaje automático como AlphaFold2. Por ejemplo, Salt AI ha entregado tiempos de procesamiento 22 veces más rápidos que los benchmarks anteriores de AlphaFold2. Igualmente importante, estas mejoras incorporan telemetría completa, herencia del gobierno y un registro de auditoría claro para cada ejecución del flujo de trabajo. En última instancia, los equipos pueden centrarse en los resultados científicos y no en la integración de los datos y las soluciones tecnológicas existentes.
Salt AI seguirá invirtiendo en interoperabilidad con un amplio ecosistema de nubes, plataformas de datos y modelos, colaborando con socios como Cloudera para publicar patrones concretos que las industrias reguladas puedan adoptar y adaptar. Para los equipos de ciencias de la vida, eso significa más opciones (y ejemplos más claros) para convertir los experimentos de IA en sistemas duraderos y fiables. Descubre más sobre las capacidades de Cloudera y la plataforma Salt AI.