Bristol Myers Squibb buduje najpotężniejszą fabrykę sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych w oparciu o system Vera Rubin firmy NVIDIA

Bristol Myers Squibb jako pierwsza firma z branży nauk przyrodniczych zakupiła najnowszy projekt superkomputera AI firmy NVIDIA, ogłaszając plany zbudowania, jak to nazywa, najpotężniejszej scentralizowanej fabryki sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym na platformie producenta chipów Vera Rubin. Transakcja oznacza znaczną eskalację wyścigu zbrojeń opartego na sztucznej inteligencji toczącego się w sektorze opracowywania leków. Aby stale relacjonować rozwój sztucznej inteligencji zmieniający branże na całym świecie, AI Buzz Wire przedstawia ważne historie.

Amerykański gigant farmaceutyczny wdraża kartę NVIDIA DGX SuperPOD zbudowaną na systemie Vera Rubin NVL72, platformie sztucznej inteligencji i superkomputerach nowej generacji, zaprojektowanej specjalnie z myślą o złożonych, autonomicznych, agentycznych przepływach pracy AI i obliczeniach naukowych. System został nazwany na cześć Very Cooper Rubin, uznanej astronomki, której prace dostarczyły podstawowych dowodów na istnienie ciemnej materii.

Skokowa zmiana mocy obliczeniowej

Według BMS wdrożenie zapewni najbardziej zaawansowaną i najbardziej energooszczędną infrastrukturę NVIDIA w naukach przyrodniczych, działającą z nawet dziesięciokrotnie większą wydajnością na megawat w porównaniu z poprzednimi systemami. To twierdzenie o wydajności ma kluczowe znaczenie w czasie, gdy apetyt na energię sztucznej inteligencji stał się głównym przedmiotem zainteresowania zarówno przemysłu, jak i decydentów.

Firma twierdzi, że nowa infrastruktura umożliwi jej realizację większych i bardziej wyrafinowanych zadań związanych ze sztuczną inteligencją bez proporcjonalnego wzrostu zużycia energii, skalując zastrzeżone modele sztucznej inteligencji zaprojektowane w celu skrócenia harmonogramu odkrywania leków i poprawy wyników badań.

BMS postrzega tę inwestycję jako podstawę swojej wizji inteligencji hybrydowej – strategii, w ramach której systemy sztucznej inteligencji współpracują z badaczami ludzkimi, a nie je zastępują. Celem jest umożliwienie naukowcom spędzania mniej czasu na powtarzalnych zadaniach obliczeniowych, a więcej na kwestiach wymagających prawdziwej oceny naukowej.

Sztuczna inteligencja już wbudowana w programy narkotykowe BMS

Ogłoszenie nie jest aspiracją wybiegającą w przyszłość i oderwaną od bieżącej działalności. BMS twierdzi, że sztuczna inteligencja już uczestniczy w projektowaniu każdego przygotowywanego programu małocząsteczkowego i większości programów wielkocząsteczkowych. Firma opisuje to jako podejście oparte na przewidywaniu, w którym modele generowane przez sztuczną inteligencję kształtują hipotezy przed rozpoczęciem jakichkolwiek prac laboratoryjnych.

Agenci AI w BMS automatyzują już identyfikację i weryfikację celów, czyli zadania, które wcześniej zajmowały tygodnie ręcznej pracy naukowców. Jak twierdzi firma, środki te pozwalają badaczom skupić się teraz na testowaniu hipotez i podejmowaniu decyzji naukowych wyższego szczebla.

Greg Meyers, dyrektor ds. cyfryzacji i technologii w BMS, powiedział, że firma przygotowywała się do realizacji tego projektu przez prawie trzy lata. „BMS celowo postawiło na sztuczną inteligencję i zaczynamy widzieć, że to się opłaca w naszych planach i operacjach” – stwierdził Meyers w oświadczeniu. „Rozszerzanie naszych możliwości obliczeniowych dzięki firmie NVIDIA zapewnia naszym badaczom i zespołom w całej firmie skalę, której potrzebują, aby utrzymać BMS w czołówce możliwości sztucznej inteligencji w odkrywaniu i opracowywaniu leków”.

Obstawiaj lepsze decyzje, a nie tylko szybkość

Robert Plenge, dyrektor ds. badań w BMS, stwierdził, że inwestycja zasadniczo ma na celu poprawę jakości decyzji naukowych, a nie tylko ich przyspieszenie. „Odkrywanie leków to sekwencja decyzji podejmowanych w warunkach niepewności, a lepsze decyzje wynikają z lepszych dowodów i szybciej” – powiedział Plenge. „Ta infrastruktura pozwala nam wyciągać wnioski z każdego eksperymentu i każdego odczytu klinicznego, aby udoskonalić kolejną hipotezę, dzięki czemu naukowcy z BMS mogą spędzać mniej czasu na pracy ręcznej, a więcej na kwestiach wymagających ludzkiej oceny”.

„Celem nie jest prędkość sama w sobie” – dodał Plenge. „Zwiększa to prawdopodobieństwo, że każdy program, który opracujemy, będzie właściwy”.

Warunki finansowe transakcji nie zostały ujawnione.

Farmaceutyczny wyścig zbrojeń AI

Oświadczenie BMS następuje w obliczu fali podobnych inwestycji w sektorze farmaceutycznym, sygnalizując, że odkrywanie leków w oparciu o sztuczną inteligencję przeszło z eksperymentalnych programów pilotażowych do wydatków na infrastrukturę podstawową. Zaledwie kilka miesięcy wcześniej Eli Lilly wysunęła podobne twierdzenia na podstawie własnego partnerstwa z firmą NVIDIA, twierdząc, że żadna inna firma nie działała na taką skalę, jak jej projekt obliczeniowy AI.

Odkrywanie leków przy użyciu sztucznej inteligencji jest propagowane jako sposób na skrócenie czasu przeprowadzenia selekcji kandydatów, zmniejszenie kosztów rozwoju i poprawę wskaźników powodzenia. Zdolność tej technologii do przetwarzania ogromnych zbiorów danych, odkrywania ukrytych wzorców i generowania sprawdzalnych przewidywań czyni ją coraz bardziej atrakcyjną w identyfikowaniu nowych celów leków i projektowaniu nowych związków terapeutycznych.

Wykorzystanie przez przemysł farmaceutyczny wielkoskalowych obliczeń AI podkreśla również szerszy trend: firmy budujące infrastrukturę AI nie są już tylko firmami technologicznymi. Od odkrywania leków po inżynierię materiałową – najbardziej znaczące wdrożenia sztucznej inteligencji coraz częściej mają miejsce w tradycyjnych gałęziach przemysłu, które ścigają się, by włączyć inteligencję obliczeniową do swoich podstawowych procesów.

W przypadku BMS zakłada się, że bycie pierwszym na najnowszej platformie NVIDIA przełoży się na trwałą przewagę badawczą. To, czy ta przewaga się utrzyma, będzie zależeć od tego, czy modele sztucznej inteligencji działające na Vera Rubin będą w stanie konsekwentnie wytwarzać lepszych kandydatów na leki, a ostatecznie lepszych leków dla pacjentów.

Wyprzedź granicę AI

Od farmaceutycznych laboratoriów badawczych po odlewnie półprzewodników – sztuczna inteligencja zmienia zasady w każdej branży. Dodaj do zakładek AI Buzz Wire, aby uzyskać najnowsze raporty na temat tego, jak sztuczna inteligencja zmienia świat.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →