Koina - децентрализованная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная TU Munich совместно с Мичиганским университетом

Что такое Koina?

Koina - это децентрализованная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, направленная на упрощение анализа данных по протеомике. Она разработана командой из Мюнхенского технического университета (Германия) и Мичиганского университета (США). Платформа объединяет более 30 основных моделей (например, ProSIT, MS²PIP) через стандартизированный интерфейс, поддерживает предсказание масс-спектрометрии пептидов, расчет времени удерживания и т. д., а также обеспечивает беспрепятственный доступ к аналитическому программному обеспечению, такому как FragPipe. Особенность системы заключается в предоставлении сети публичных серверов и локального развертывания Docker, что решает проблемы совместимости моделей и безопасности данных, а также значительно снижает технический порог исследований в области протеомики.

Особенности Koina

• Удаленное выполнение модели: Поддерживает удаленный доступ к результатам прогнозирования модели через HTTP/S запросы без локальной аппаратной поддержки, что удобно для вызова различных языков программирования.
• распределенная вычислительная сеть: Опираясь на вычислительные узлы в исследовательских организациях по всей Европе, вычислительные задачи автоматически распределяются для быстрого получения результатов.
• Открытый исходный код и сообщество: Он имеет полностью открытый исходный код и поощряет участие и вклад сообщества, а пользователи могут свободно оставлять отзывы и участвовать в улучшении проекта.
• Гибкие варианты развертывания: Обеспечивает развертывание как общедоступной сети, так и локальной частной сети для удовлетворения различных потребностей в безопасности данных.
• Поддержка многоязычных клиентовДля удобства использования в различных средах программирования предусмотрены клиентские библиотеки Python и R.
• Фокус на протеомике: В основном используется в протеомике, например, для создания спектральных библиотек, идентификации пептидов и т.д., чтобы повысить эффективность анализа.
• Масштабируемость и поддержка нескольких доменовРасширение в такие области, как метаболомика, продолжается, и в будущем возможно поддерживать больше доменных моделей.

Основные преимущества компании Koina

• Эффективные распределенные вычисления: Благодаря распределенной сети узлов, вычислительные задачи распределяются быстро, что значительно повышает эффективность работы модели.
• Межъязыковая универсальность: Поддержка нескольких языков программирования через вызов интерфейса HTTP/S для снижения технического порога и повышения простоты использования.
• Гибкие варианты развертывания: Обеспечивает развертывание как общедоступной сети, так и локальной частной сети для удовлетворения различных потребностей в безопасности и конфиденциальности данных.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Полностью открытый исходный код, управляемый сообществом, с бесплатным вкладом пользователей и обратной связью, постоянной оптимизацией и расширением функциональности.
• Многоязычная интеграция клиентов: Предоставляет многоязычные клиентские библиотеки на языках Python, R и др. для легкой интеграции в существующие рабочие процессы.
• Управление динамикой модели: Поддерживает динамическую загрузку и управление несколькими моделями, способствуя быстрому переключению и обновлению для адаптации к различным сценариям применения.
• Фокус на специализированных областях: Глубокая оптимизация в таких специализированных областях, как протеомика, для обеспечения эффективных и точных прогнозов модели.
• Безопасность данных и защита конфиденциальностиОбеспечение безопасности и конфиденциальности данных при передаче и хранении с помощью шифрованной передачи и локального развертывания.

Каков официальный сайт Койны?

• Веб-сайт проекта:: https://koina.wilhelmlab.org/
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/wilhelm-lab/koina
• Технические документы:: https://www.nature.com/articles/s41467-025-64870-5

Для кого предназначена Koina?

• Исследователи в области биоинформатикиФокусируется на исследованиях в таких областях, как протеомика и метаболомика, которые требуют эффективной обработки и анализа биологических данных.
• Специалист по изучению данных и инженер машинного обучения: Хотите быстро развернуть и использовать модели машинного обучения без локальной аппаратной поддержки и повысить эффективность разработки.
• Лаборанты: Существует необходимость интеграции передовых инструментов машинного обучения в существующие экспериментальные процессы для улучшения анализа данных и повышения эффективности экспериментов.
• разработчик программного обеспечения: Быстрая интеграция функций машинного обучения в ваши собственные программные проекты с помощью многоязычных клиентских и API-интерфейсов Koina.
• Академические институты и исследовательские группы: Мы надеемся использовать распределенные вычислительные ресурсы для снижения затрат на исследования и ускорения хода реализации исследовательских проектов.
• Корпоративная команда по исследованиям и разработкам: Необходимость быстро проверять и применять модели машинного обучения для повышения интеллектуальности продуктов и услуг.