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ExCAPE

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Exascale Compound Activity Prediction Engine

Scalable machine learning of complex models on extreme data will be an important industrial application of exascale computers. In this project, we take the example of predicting compound bioactivity for the pharmaceutical industry... ver más

31/08/2018

IMEC

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

INTERUNIVERSITAIR MICROELECTRONICA CENTRUM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 10 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-08-31

FETHPC-1-2014: HPC Core Technologies, Programming... Scope:Specific challenge: The challenge is to achieve, by 2020, the full range of technological capa...

I+D

Cerrada hace 10 años

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10 Participantes

IMEC

873.15K€ | Lider

IDEA

120.00K€ | Participante

ASTRAZENECA AB

403.13K€ | Participante

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Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2015-06-24
Fecha Fin: 2018-08-31

Líder del proyecto

INTERUNIVERSITAIR MICROELECTRONICA CENTRUM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Scalable machine learning of complex models on extreme data will be an important industrial application of exascale computers. In this project, we take the example of predicting compound bioactivity for the pharmaceutical industry, an important sector for Europe for employment, income, and solving the problems of an ageing society. Small scale approaches to machine learning have already been trialed and show great promise to reduce empirical testing costs by acting as a virtual screen to filter out tests unlikely to work. However, it is not yet possible to use all available data to make the best possible models, as algorithms (and their implementations) capable of learning the best models do not scale to such sizes and heterogeneity of input data. There are also further challenges including imbalanced data, confidence estimation, data standards model quality and feature diversity. The ExCAPE project aims to solve these problems by producing state of the art scalable algorithms and implementations thereof suitable for running on future Exascale machines. These approaches will scale programs for complex pharmaceutical workloads to input data sets at industry scale. The programs will be targeted at exascale platforms by using a mix of HPC programming techniques, advanced platform simulation for tuning and and suitable accelerators.

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