Koina: plataforma descentralizada de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por la Universidad Técnica de Múnich en colaboración con la Universidad de Michigan.

¿Qué es Koina?

Koina es una plataforma de aprendizaje automático descentralizada y de código abierto cuyo objetivo es simplificar el análisis de datos proteómicos. Ha sido desarrollada por un equipo de la Universidad Técnica de Múnich (Alemania) y la Universidad de Michigan (EE.UU.). La plataforma integra más de 30 modelos principales (por ejemplo, ProSIT, MS²PIP) a través de una interfaz estandarizada, admite la predicción de la espectrometría de masas de péptidos, el cálculo del tiempo de retención, etc., y accede sin problemas a software de análisis como FragPipe. La característica es proporcionar una red de servidores públicos y una solución de despliegue local Docker, que resuelve los problemas de compatibilidad de modelos y seguridad de datos, y reduce significativamente el umbral técnico de la investigación proteómica.

Características de Koina

• Ejecución remota del modeloSoporte de acceso remoto a los resultados de predicción del modelo a través de peticiones HTTP/S sin soporte de hardware local, conveniente para diferentes lenguajes de programación.
• red informática distribuidaEl programa se basa en nodos de procesamiento de centros de investigación de toda Europa. Las tareas de cálculo se asignan automáticamente para acelerar la obtención de resultados.
• Código abierto e impulsado por la comunidad: Es completamente de código abierto y fomenta la participación y contribución de la comunidad, y los usuarios son libres de dar su opinión y participar en la mejora del proyecto.
• Opciones de implantación flexibles: Ofrece tanto una red pública como un despliegue privado local para satisfacer las distintas necesidades de seguridad de los datos.
• Cliente multilingüe: Se proporcionan bibliotecas cliente Python y R para facilitar su uso en distintos entornos de programación.
• Centrarse en la proteómicaPrincipalmente utilizado en proteómica, como la generación de bibliotecas espectrales, la identificación de péptidos, etc., para mejorar la eficacia del análisis.
• Escalabilidad y compatibilidad multidominioLa ampliación a áreas como la metabolómica está en marcha, con el potencial de admitir más modelos de dominio en el futuro.

Los puntos fuertes de Koina

• Computación distribuida eficienteGracias a una red distribuida de nodos, las tareas de cálculo se asignan con rapidez, lo que mejora notablemente la eficacia del funcionamiento del modelo.
• Universalidad multilingüe: Soporte para múltiples lenguajes de programación a través de la llamada de interfaz HTTP/S para reducir el umbral técnico y mejorar la facilidad de uso.
• Opciones de implantación flexibles: Ofrece tanto una red pública como un despliegue privado local para satisfacer las distintas necesidades de seguridad y privacidad de los datos.
• Código abierto y apoyo comunitario: Totalmente de código abierto, impulsado por la comunidad, con contribuciones y comentarios libres de los usuarios, optimización continua y funcionalidad ampliada.
• Integración de clientes en varios idiomas: Proporciona bibliotecas cliente multilingües en Python, R, etc. para facilitar la integración en los flujos de trabajo existentes.
• Gestión dinámica de modelos: Admite la carga dinámica y la gestión de varios modelos, lo que facilita el cambio y la actualización rápidos para adaptarse a distintos escenarios de aplicación.
• Centrarse en áreas especializadasProfundamente optimizado en áreas especializadas como la proteómica para proporcionar predicciones eficientes y precisas de los modelos.
• Seguridad de los datos y protección de la intimidad: Garantice la seguridad y la privacidad de los datos durante la transmisión y el almacenamiento mediante la transmisión cifrada y la implantación local.

¿Cuál es la página web oficial de Koina?

• Página web del proyecto:: https://koina.wilhelmlab.org/
• Repositorio GitHub:: https://github.com/wilhelm-lab/koina
• Documentos técnicos:: https://www.nature.com/articles/s41467-025-64870-5

¿A quién va dirigido Koina?

• Investigadores en bioinformáticaEl objetivo es la investigación en ámbitos como la proteómica y la metabolómica, que exigen un tratamiento y un análisis eficaces de los datos biológicos.
• Científico de datos e ingeniero de aprendizaje automáticoDesea implantar y utilizar rápidamente modelos de aprendizaje automático sin soporte de hardware local y mejorar la eficacia del desarrollo.
• Técnicos de laboratorioRecomendación: Es necesario integrar herramientas avanzadas de aprendizaje automático en los procesos experimentales existentes para mejorar el análisis de datos y la eficacia experimental.
• desarrollador de softwareIntegre rápidamente funciones de aprendizaje automático en sus propios proyectos de software a través de las interfaces de cliente y API multilingües de Koina.
• Instituciones académicas y equipos de investigaciónEl objetivo es utilizar los recursos informáticos distribuidos para reducir los costes de investigación y acelerar el progreso de los proyectos.
• Equipo corporativo de I+DLa necesidad de validar y aplicar rápidamente modelos de aprendizaje automático para mejorar la inteligencia de productos y servicios.