Bristol Myers Squibb baut die leistungsstärkste KI-Fabrik der Biowissenschaften auf dem Vera Rubin System von NVIDIA

Bristol Myers Squibb ist das erste Life-Science-Unternehmen, das NVIDIAs neuesten KI-Supercomputing-Plan gekauft hat, und kündigt Pläne an, auf der Vera Rubin-Plattform des Chipherstellers die seiner Meinung nach leistungsstärkste zentralisierte KI-Fabrik der Pharmaindustrie zu bauen. Der Deal markiert eine deutliche Eskalation des KI-Wettrüstens im gesamten Arzneimittelentwicklungssektor. Für eine kontinuierliche Berichterstattung über die KI-Entwicklungen, die Industrien weltweit verändern, liefert Ihnen AI Buzz Wire die Geschichten, die wichtig sind.

Der US-Pharmariese setzt einen NVIDIA DGX SuperPOD ein, der auf dem Vera Rubin NVL72-System basiert, einer KI- und Supercomputing-Plattform der nächsten Generation, die speziell für komplexe, autonome Agenten-KI-Workflows und wissenschaftliches Rechnen entwickelt wurde. Das System ist nach Vera Cooper Rubin benannt, der renommierten Astronomin, deren Arbeit grundlegende Beweise für die Existenz dunkler Materie lieferte.

Eine deutliche Veränderung der Rechenleistung

Laut BMS wird die Bereitstellung die fortschrittlichste und energieeffizienteste NVIDIA-Infrastruktur im Bereich Biowissenschaften liefern, die mit einer bis zu zehnmal höheren Leistung pro Megawatt als Vorgängersysteme arbeitet. Dieser Effizienzanspruch ist von entscheidender Bedeutung in einer Zeit, in der der Energiehunger von KI zu einem zentralen Anliegen sowohl für die Industrie als auch für politische Entscheidungsträger geworden ist.

Das Unternehmen sagte, die neue Infrastruktur werde es ihm ermöglichen, größere und anspruchsvollere KI-Arbeitslasten ohne proportionalen Anstieg des Energieverbrauchs zu bewältigen und proprietäre KI-Modelle zu skalieren, die darauf ausgelegt seien, die Zeitpläne für die Medikamentenentwicklung zu verkürzen und die Forschungsergebnisse zu verbessern.

BMS betrachtet die Investition als Rückgrat seiner Hybrid-Intelligence-Vision, einer Strategie, bei der KI-Systeme mit menschlichen Forschern zusammenarbeiten, anstatt sie zu ersetzen. Ziel ist es, dass Wissenschaftler weniger Zeit mit sich wiederholenden Rechenaufgaben verbringen und mehr Zeit mit den Fragen verbringen können, die ein echtes wissenschaftliches Urteilsvermögen erfordern.

KI ist bereits in BMS-Arzneimittelprogrammen integriert

Bei der Ankündigung handelt es sich nicht um einen zukunftsorientierten Anspruch, der nicht mit dem aktuellen Geschäftsbetrieb verknüpft ist. BMS sagt, dass künstliche Intelligenz bereits in die Gestaltung jedes Programms für kleine Moleküle in seiner Pipeline und der Mehrheit seiner Programme für große Moleküle einfließt. Das Unternehmen beschreibt dies als einen Predict-First-Ansatz, bei dem KI-generierte Modelle Hypothesen formulieren, bevor mit der Laborarbeit begonnen wird.

KI-Agenten bei BMS automatisieren bereits die Zielidentifizierung und -validierung, Aufgaben, die Forscher zuvor wochenlangen manuellen Aufwand erforderten. Diese Wirkstoffe geben den Forschern nun die Möglichkeit, sich auf Hypothesentests und wissenschaftliche Entscheidungen auf höherer Ebene zu konzentrieren, so das Unternehmen.

Greg Meyers, Chief Digital and Technology Officer bei BMS, sagte, das Unternehmen arbeite seit fast drei Jahren an diesem Projekt. „BMS hat bewusst auf KI gesetzt, und wir beginnen zu sehen, dass es sich in unserer Pipeline und unserem Betrieb auszahlt“, sagte Meyers in einer Erklärung. „Die Erweiterung unserer Rechenkapazitäten mit NVIDIA gibt unseren Forschern und Teams im gesamten Unternehmen die Skalierung, die sie benötigen, um BMS an der Spitze dessen zu halten, was KI für die Arzneimittelforschung und -entwicklung leisten kann.“

Wetten auf bessere Entscheidungen, nicht nur auf Geschwindigkeit

Robert Plenge, Chief Research Officer von BMS, begründete die Investition so, dass es bei der Investition im Wesentlichen um die Verbesserung der Qualität wissenschaftlicher Entscheidungen und nicht nur um deren Beschleunigung gehe. „Die Entdeckung von Arzneimitteln ist eine Abfolge von Entscheidungen, die unter Unsicherheit getroffen werden, und bessere Entscheidungen kommen schneller aus besseren Beweisen“, sagte Plenge. „Mit dieser Infrastruktur können wir aus jedem Experiment und jedem klinischen Ergebnis lernen, um die nächste Hypothese zu schärfen, sodass BMS-Wissenschaftler weniger Zeit mit manueller Arbeit und mehr Zeit mit den Fragen verbringen können, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.“

„Das Ziel ist nicht Geschwindigkeit als Selbstzweck“, fügte Plenge hinzu. „Es erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Programm, das wir vorantreiben, das richtige ist.“

Die finanziellen Konditionen des Deals wurden nicht bekannt gegeben.

Ein pharmazeutisches KI-Wettrüsten

Die Ankündigung von BMS erfolgt inmitten einer Welle ähnlicher Investitionen im gesamten Pharmasektor und signalisiert, dass die KI-gesteuerte Arzneimittelforschung von experimentellen Pilotprogrammen zu Kerninvestitionen in die Infrastruktur übergegangen ist. Nur wenige Monate zuvor machte Eli Lilly vergleichbare Behauptungen auf der Grundlage seiner eigenen Partnerschaft mit NVIDIA geltend und behauptete, dass kein anderes Unternehmen in der Größenordnung seines KI-Computing-Projekts tätig sei.

Die Entdeckung von Arzneimitteln mithilfe von KI wird als eine Möglichkeit propagiert, die Zeit für die Auswahl von Kandidaten zu verkürzen, die Entwicklungskosten zu senken und die Erfolgsquoten zu verbessern. Die Fähigkeit der Technologie, riesige Datensätze zu verarbeiten, verborgene Muster aufzudecken und überprüfbare Vorhersagen zu generieren, hat sie für die Identifizierung neuer Wirkstoffziele und die Entwicklung neuartiger therapeutischer Verbindungen immer attraktiver gemacht.

Die Akzeptanz von KI-Computing im großen Maßstab durch die Pharmaindustrie unterstreicht auch einen breiteren Trend: Die Unternehmen, die KI-Infrastrukturen aufbauen, sind nicht mehr nur Technologieunternehmen. Von der Arzneimittelforschung bis zur Materialwissenschaft finden die folgenreichsten KI-Einsätze zunehmend in traditionellen Branchen statt, die darum kämpfen, rechnerische Intelligenz in ihre Kernprozesse zu integrieren.

Für BMS besteht die Wette darin, dass der erste Zugang zu NVIDIAs neuester Plattform zu einem dauerhaften Forschungsvorteil führen wird. Ob dieser Vorteil Bestand hat, hängt davon ab, ob die KI-Modelle, die auf Vera Rubin laufen, dauerhaft bessere Medikamentenkandidaten hervorbringen können – und letztendlich bessere Medikamente für Patienten.

Bleiben Sie der KI-Grenze immer einen Schritt voraus

Von pharmazeutischen Forschungslabors bis hin zu Halbleitergießereien schreibt KI die Regeln in allen Branchen neu. Setzen Sie ein Lesezeichen auf AI Buzz Wire, um die neuesten Berichte darüber zu erhalten, wie künstliche Intelligenz die Welt verändert.

Weitere KI-Neuigkeiten lesen →