Bristol Myers Squibb se ha convertido en la primera empresa de ciencias biológicas en comprar el modelo de supercomputación de IA más nuevo de NVIDIA y ha anunciado planes para construir lo que llama la fábrica de IA centralizada más poderosa de la industria farmacéutica en la plataforma Vera Rubin del fabricante de chips. El acuerdo marca una escalada significativa en la carrera armamentista de IA que se está llevando a cabo en todo el sector de desarrollo de fármacos. Para una cobertura continua de los desarrollos de la IA que están remodelando las industrias en todo el mundo, AI Buzz Wire le ofrece las historias que importan.
El gigante farmacéutico estadounidense está implementando un NVIDIA DGX SuperPOD construido sobre el sistema Vera Rubin NVL72, una plataforma de supercomputación e inteligencia artificial de próxima generación diseñada específicamente para flujos de trabajo de inteligencia artificial y computación científica complejos y autónomos. El sistema lleva el nombre de Vera Cooper Rubin, la aclamada astrónoma cuyo trabajo proporcionó evidencia fundamental de la existencia de la materia oscura.
Un cambio radical en el poder computacional
Según BMS, la implementación ofrecerá la infraestructura NVIDIA más avanzada y con mayor eficiencia energética en ciencias biológicas, operando con un rendimiento por megavatio hasta diez veces mayor que los sistemas predecesores. Esa afirmación de eficiencia es fundamental en un momento en que el apetito energético de la IA se ha convertido en una preocupación central tanto para la industria como para los responsables políticos.
La compañía dijo que la nueva infraestructura le permitirá implementar cargas de trabajo de IA más grandes y sofisticadas sin un aumento proporcional en el consumo de energía, escalando modelos de IA patentados diseñados para truncar los cronogramas de descubrimiento de fármacos y mejorar los resultados de la investigación.
BMS enmarca la inversión como la columna vertebral de su visión de inteligencia híbrida, una estrategia en la que los sistemas de IA trabajan junto con investigadores humanos en lugar de reemplazarlos. El objetivo es permitir que los científicos dediquen menos tiempo a tareas computacionales repetitivas y más tiempo a las preguntas que requieren un juicio científico genuino.
AI Already Embedded in BMS Drug Programs
El anuncio no es una aspiración prospectiva desconectada de las operaciones actuales. BMS dice que la inteligencia artificial ya informa el diseño de cada programa de moléculas pequeñas en su cartera, y la mayoría de sus programas de moléculas grandes. La empresa describe esto como un enfoque de predicción primero, en el que los modelos generados por IA dan forma a las hipótesis antes de que comience cualquier trabajo de laboratorio.
Los agentes de inteligencia artificial de BMS ya automatizan la identificación y validación de objetivos, tareas que anteriormente consumían semanas de esfuerzo manual por parte de los científicos investigadores. Esos agentes ahora liberan a los investigadores para que se concentren en probar hipótesis y tomar decisiones científicas de alto nivel, dijo la compañía.
Greg Meyers, director digital y de tecnología de BMS, dijo que la compañía ha estado avanzando hacia este proyecto durante casi tres años. "BMS ha hecho una apuesta deliberada por la IA y estamos empezando a ver sus resultados en nuestra cartera y operaciones", dijo Meyers en un comunicado. "Ampliar nuestras capacidades informáticas con NVIDIA brinda a nuestros investigadores y equipos de toda la empresa la escala que necesitan para mantener a BMS a la vanguardia de lo que la IA puede hacer para el descubrimiento y desarrollo de fármacos".
Apostar por mejores decisiones, no solo por la velocidad
Robert Plenge, director de investigación de BMS, planteó que la inversión apuntaba fundamentalmente a mejorar la calidad de las decisiones científicas en lugar de simplemente acelerarlas. "El descubrimiento de fármacos es una secuencia de decisiones tomadas en condiciones de incertidumbre, y mejores decisiones provienen de mejores pruebas y más rápido", dijo Plenge. "Esta infraestructura nos permite aprender de cada experimento y cada lectura clínica para afinar la siguiente hipótesis, lo que permite a los científicos de BMS dedicar menos tiempo al trabajo manual y más tiempo a las preguntas que requieren juicio humano".
"El objetivo no es la velocidad por sí sola", añadió Plenge. "Está aumentando la probabilidad de que cada programa que avancemos sea el correcto".
Los términos financieros del acuerdo no fueron revelados.
Una carrera armamentista de IA farmacéutica
El anuncio de BMS se produce en medio de una ola de inversiones similares en todo el sector farmacéutico, lo que indica que el descubrimiento de fármacos impulsado por la IA ha pasado de programas piloto experimentales a gasto en infraestructura central. Apenas unos meses antes, Eli Lilly hizo afirmaciones comparables basándose en su propia asociación con NVIDIA, afirmando que ninguna otra empresa estaba operando a la escala de su proyecto de computación de IA.
El descubrimiento de fármacos mediante IA se está defendiendo como una forma de acortar el tiempo necesario para liderar la selección de candidatos, reducir los costos de desarrollo y mejorar las tasas de éxito. La capacidad de la tecnología para procesar grandes conjuntos de datos, descubrir patrones ocultos y generar predicciones comprobables la ha hecho cada vez más atractiva para identificar nuevos objetivos farmacológicos y diseñar nuevos compuestos terapéuticos.
La adopción por parte de la industria farmacéutica de la informática de IA a gran escala también subraya una tendencia más amplia: las empresas que construyen infraestructura de IA ya no son sólo empresas de tecnología. Desde el descubrimiento de fármacos hasta la ciencia de materiales, los despliegues de IA más importantes se producen cada vez más dentro de industrias tradicionales que se apresuran a incorporar inteligencia computacional en sus procesos centrales.
Para BMS, la apuesta es que ser el primero en utilizar la plataforma más nueva de NVIDIA se traducirá en una ventaja de investigación duradera. Que esa ventaja se mantenga dependerá de si los modelos de IA que se ejecutan en Vera Rubin pueden producir consistentemente mejores candidatos a fármacos y, en última instancia, mejores medicamentos para los pacientes.
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