Implementation of a neural network for base calling in real time

הרקע לפרויקט:

כיום מרצפים הפכו למשהו מאוד זמין והם מוציאים כמויות אדירות של מידע, כ 10 מליון דגימות זרם בשנייה (10MHz). על מנת להמיר את הזרמים לבסיסים ולהתמודד עם המידע מנתחים אותו באמצעות GPU-ים חזקים ויקרים ומידע ממרצפים רבים וחזקים. ההצעה של הפרוייקט היא באמצעות רשת נוירונים לתת תרגום מיידי לזרמים שמוציא המרצף לבסיסים. כאשר מדובר במרצף יחיד כאמור, אין צורך להתחרות על כוח עיבוד, רק לעמוד בדרישה של ניתוח בקצב של 10MHz כדי לנתח את המידע שיוצא מהמרצף בזמן אמת ולהוציא בסיסים בזמן אמת.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרוייקט היא לממש רשת נוירונים שתבצע base calling של גינומים בקצב שיתאים ל real time של מרצף.

תכולת הפרויקט:

להבין את האלגוריתם שבעזרתו מבוצע base calling, להבין איך עובדת רשת נוירונים, לממש את רשת הנוירונים בחומרה כך שתבצע את האלגוריתם ולהדגים פעולה.

קורסי קדם:

מעגלים משולבים
מעגלים אלקטרוניים ספרתיים

דרישות נוספות:

ידע בורילוג או קורס ב DDP

מקורות:

CoViT: Real-time phylogenetics for the SARS-CoV-2 pandemic using Vision Transformers