ब्रिस्टल मायर्स स्क्विब NVIDIA के नवीनतम AI सुपरकंप्यूटिंग ब्लूप्रिंट को खरीदने वाली पहली जीवन विज्ञान कंपनी बन गई है, जिसने चिपमेकर के वेरा रुबिन प्लेटफॉर्म पर फार्मास्युटिकल उद्योग की सबसे शक्तिशाली केंद्रीकृत AI फैक्ट्री बनाने की योजना की घोषणा की है। यह सौदा दवा विकास क्षेत्र में चल रही एआई हथियारों की दौड़ में एक महत्वपूर्ण वृद्धि का प्रतीक है। दुनिया भर में उद्योगों को नया आकार देने वाले एआई विकास की निरंतर कवरेज के लिए, [एआई बज़ वायर] (https://aibuzzwire.news) आपके लिए ऐसी कहानियाँ लाता है जो मायने रखती हैं।
अमेरिकी फार्मास्युटिकल दिग्गज वेरा रुबिन एनवीएल72 सिस्टम पर निर्मित एक NVIDIA DGX सुपरपॉड तैनात कर रही है, जो एक अगली पीढ़ी का एआई और सुपरकंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म है जो विशेष रूप से जटिल, स्वायत्त एजेंटिक एआई वर्कफ़्लो और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस प्रणाली का नाम प्रशंसित खगोलशास्त्री वेरा कूपर रुबिन के नाम पर रखा गया है, जिनके काम ने डार्क मैटर के अस्तित्व के लिए मूलभूत साक्ष्य प्रदान किए थे।
कम्प्यूटेशनल शक्ति में एक कदम परिवर्तन
बीएमएस के अनुसार, तैनाती जीवन विज्ञान में सबसे उन्नत और सबसे अधिक ऊर्जा-कुशल एनवीआईडीआईए बुनियादी ढांचा प्रदान करेगी, जो पूर्ववर्ती प्रणालियों की तुलना में प्रति मेगावाट दस गुना अधिक प्रदर्शन के साथ संचालित होगी। यह दक्षता दावा ऐसे समय में महत्वपूर्ण है जब एआई की ऊर्जा भूख उद्योग और नीति निर्माताओं दोनों के लिए एक केंद्रीय चिंता बन गई है।
कंपनी ने कहा कि नया बुनियादी ढांचा उसे ऊर्जा खपत में आनुपातिक वृद्धि के बिना बड़े और अधिक परिष्कृत एआई वर्कलोड को आगे बढ़ाने, दवा खोज समयसीमा को कम करने और अनुसंधान परिणामों में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किए गए मालिकाना एआई मॉडल को स्केल करने की अनुमति देगा।
बीएमएस ने निवेश को अपनी हाइब्रिड इंटेलिजेंस दृष्टि की रीढ़ के रूप में तैयार किया है, एक ऐसी रणनीति जिसमें एआई सिस्टम मानव शोधकर्ताओं को प्रतिस्थापित करने के बजाय उनके साथ काम करते हैं। लक्ष्य यह है कि वैज्ञानिक दोहराए जाने वाले कम्प्यूटेशनल कार्यों पर कम समय व्यतीत करें और उन प्रश्नों पर अधिक समय व्यतीत करें जिनके लिए वास्तविक वैज्ञानिक निर्णय की आवश्यकता होती है।
एआई पहले से ही बीएमएस ड्रग कार्यक्रमों में शामिल है
यह घोषणा वर्तमान परिचालन से अलग कोई दूरंदेशी आकांक्षा नहीं है। बीएमएस का कहना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही इसकी पाइपलाइन में प्रत्येक छोटे अणु कार्यक्रम और इसके अधिकांश बड़े अणु कार्यक्रमों के डिजाइन की जानकारी देती है। कंपनी इसे पूर्वानुमान-प्रथम दृष्टिकोण के रूप में वर्णित करती है, जिसमें एआई-जनित मॉडल किसी भी प्रयोगशाला कार्य शुरू होने से पहले परिकल्पना को आकार देते हैं।
बीएमएस में एआई एजेंट पहले से ही लक्ष्य पहचान और सत्यापन को स्वचालित करते हैं, ऐसे कार्य जिनमें पहले अनुसंधान वैज्ञानिकों को कई सप्ताह तक मैन्युअल प्रयास करना पड़ता था। कंपनी ने कहा कि वे एजेंट अब शोधकर्ताओं को परिकल्पना परीक्षण और उच्च-स्तरीय वैज्ञानिक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करते हैं।
बीएमएस के मुख्य डिजिटल और प्रौद्योगिकी अधिकारी ग्रेग मेयर्स ने कहा कि कंपनी लगभग तीन वर्षों से इस परियोजना पर काम कर रही है। मेयर्स ने एक बयान में कहा, "बीएमएस ने एआई पर जानबूझकर दांव लगाया है और हम अपनी पाइपलाइन और संचालन में इसका फायदा देखना शुरू कर रहे हैं।" "एनवीआईडीआईए के साथ हमारी गणना क्षमताओं का विस्तार करने से हमारे शोधकर्ताओं और टीमों को पूरे व्यवसाय में वह पैमाना मिलता है जिसकी उन्हें बीएमएस को दवा की खोज और विकास के लिए एआई द्वारा की जा सकने वाली अग्रणी भूमिका में रखने के लिए आवश्यकता होती है।"
सिर्फ गति पर नहीं बल्कि बेहतर निर्णयों पर दांव लगाना
बीएमएस के मुख्य अनुसंधान अधिकारी रॉबर्ट प्लेंज ने निवेश को मूल रूप से वैज्ञानिक निर्णयों की गुणवत्ता में सुधार लाने के बजाय उनमें तेजी लाने के बारे में बताया। प्लेंज ने कहा, "दवा की खोज अनिश्चितता के तहत किए गए निर्णयों का एक क्रम है, और बेहतर निर्णय बेहतर साक्ष्य से आते हैं।" "यह बुनियादी ढांचा हमें अगली परिकल्पना को तेज करने के लिए हर प्रयोग और हर क्लिनिकल रीडआउट से सीखने देता है, जिससे बीएमएस वैज्ञानिकों को मैन्युअल काम पर कम समय और उन सवालों पर अधिक समय बिताने की अनुमति मिलती है जिनके लिए मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।"
प्लेंज ने कहा, "लक्ष्य अपने लिए गति नहीं है।" "इससे संभावना बढ़ रही है कि हम जो भी कार्यक्रम आगे बढ़ा रहे हैं वह सही है।"
सौदे की वित्तीय शर्तों का खुलासा नहीं किया गया।
एक फार्मास्युटिकल एआई हथियारों की दौड़
बीएमएस की घोषणा फार्मास्युटिकल क्षेत्र में समान निवेश की लहर के बीच आई है, जो संकेत देती है कि एआई-संचालित दवा खोज प्रायोगिक पायलट कार्यक्रमों से मुख्य बुनियादी ढांचे के खर्च की ओर बढ़ गई है। कुछ ही महीने पहले, एली लिली ने NVIDIA के साथ अपनी साझेदारी के पीछे तुलनीय दावे किए थे, जिसमें कहा गया था कि कोई अन्य कंपनी अपने एआई कंप्यूटिंग प्रोजेक्ट के पैमाने पर काम नहीं कर रही थी।
एआई का उपयोग करके दवा की खोज को उम्मीदवार चयन में लगने वाले समय को कम करने, विकास लागत को कम करने और सफलता दर में सुधार करने के तरीके के रूप में प्रचारित किया जा रहा है। विशाल डेटासेट को संसाधित करने, छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने और परीक्षण योग्य भविष्यवाणियां उत्पन्न करने की प्रौद्योगिकी की क्षमता ने इसे नई दवा लक्ष्यों की पहचान करने और उपन्यास चिकित्सीय यौगिकों को डिजाइन करने के लिए तेजी से आकर्षक बना दिया है।
फार्मास्युटिकल उद्योग द्वारा बड़े पैमाने पर एआई कंप्यूटिंग को अपनाना भी एक व्यापक प्रवृत्ति को रेखांकित करता है: एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण करने वाली कंपनियां अब केवल प्रौद्योगिकी फर्म नहीं हैं। दवा की खोज से लेकर सामग्री विज्ञान तक, सबसे अधिक परिणामी एआई तैनाती उन पारंपरिक उद्योगों के अंदर तेजी से हो रही है जो कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस को अपनी मुख्य प्रक्रियाओं में एम्बेड करने के लिए दौड़ रहे हैं।
बीएमएस के लिए, शर्त यह है कि एनवीआईडीआईए के सबसे नए प्लेटफॉर्म पर पहला होना एक टिकाऊ अनुसंधान लाभ में तब्दील हो जाएगा। वह लाभ बरकरार रहेगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि वेरा रुबिन पर चलने वाले एआई मॉडल लगातार बेहतर दवा उम्मीदवारों का उत्पादन कर सकते हैं - और अंततः, रोगियों के लिए बेहतर दवाएं।
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