Bristol Myers Squibb стала першою медико-біологічною компанією, яка придбала найновіший проект суперкомп’ютера NVIDIA зі штучним інтелектом, оголосивши про плани побудувати те, що вона називає найпотужнішою централізованою фабрикою штучного інтелекту у фармацевтичній галузі на платформі Vera Rubin від виробника мікросхем. Угода знаменує значну ескалацію гонки озброєнь штучного інтелекту, що триває в секторі розробки ліків. Для постійного висвітлення розробок штучного інтелекту, які змінюють індустрії в усьому світі, [AI Buzz Wire] (https://aibuzzwire.news) розповідає вам важливі історії.
Американський фармацевтичний гігант розгортає NVIDIA DGX SuperPOD, побудований на системі Vera Rubin NVL72, штучному інтелекті та суперкомп’ютерній платформі нового покоління, розробленій спеціально для складних автономних робочих процесів штучного інтелекту та наукових обчислень. Система названа на честь Віри Купер Рубін, відомого астронома, чия робота надала фундаментальні докази існування темної матерії.
Крок зміни обчислювальної потужності
За словами BMS, розгортання забезпечить найдосконалішу та найбільш енергоефективну інфраструктуру NVIDIA в науках про життя, яка працює з продуктивністю до десяти разів на мегават, ніж у попередніх систем. Ця заява про ефективність має вирішальне значення в той час, коли енергетичний апетит штучного інтелекту став головною проблемою як для промисловості, так і для політиків.
Компанія заявила, що нова інфраструктура дозволить їй виконувати більші та складніші робочі навантаження ШІ без пропорційного збільшення споживання енергії, масштабуючи власні моделі ШІ, призначені для скорочення термінів відкриття ліків і покращення результатів досліджень.
BMS розглядає інвестиції як основу свого бачення гібридного інтелекту, стратегії, згідно з якою системи штучного інтелекту працюють разом із дослідниками, а не замінюють їх. Мета полягає в тому, щоб дозволити вченим витрачати менше часу на повторювані обчислювальні завдання та більше часу на питання, які вимагають справжнього наукового судження.
ШІ вже вбудовано в програми BMS Drugs
Оголошення не є перспективним прагненням, відокремленим від поточних операцій. У BMS кажуть, що штучний інтелект уже інформує про дизайн кожної програми для малих молекул у її конвеєрі та більшості програм для великих молекул. Компанія описує це як підхід «спочатку передбачити», за якого моделі, згенеровані штучним інтелектом, формують гіпотези до початку будь-якої лабораторної роботи.
Агенти штучного інтелекту в BMS уже автоматизували ідентифікацію та перевірку цілей, завдання, які раніше вимагали тижні ручних зусиль дослідників. Ці агенти тепер звільняють дослідників зосередитися на перевірці гіпотез і наукових рішеннях вищого рівня, повідомила компанія.
Грег Мейерс, директор з цифрових технологій і технологій BMS, сказав, що компанія працювала над цим проектом майже три роки. «BMS свідомо зробила ставку на штучний інтелект, і ми починаємо бачити, що це окупається в наших процесах і операціях», — сказав Мейєрс у заяві. «Розширення наших обчислювальних можливостей за допомогою NVIDIA дає нашим дослідникам і командам у всьому бізнесі необхідний масштаб, щоб підтримувати BMS на передньому краї того, що ШІ може зробити для відкриття та розробки ліків».
Ставка на кращі рішення, а не лише на швидкість
Роберт Пленге, головний науковий співробітник BMS, сформулював інвестиції як фундаментальні для покращення якості наукових рішень, а не просто для їх прискорення. «Відкриття ліків — це послідовність рішень, прийнятих в умовах невизначеності, і кращі рішення приходять на основі кращих доказів і швидше», — сказав Пленге. «Ця інфраструктура дозволяє нам вчитися на кожному експерименті та кожному клінічному показанні, щоб уточнювати наступну гіпотезу, дозволяючи вченим BMS витрачати менше часу на ручну роботу та більше часу на питання, які вимагають людського судження».
«Мета — не швидкість сама по собі», — додав Пленге. «Це підвищує ймовірність того, що кожна програма, яку ми просуваємо, є правильною».
Фінансові умови угоди не розголошуються.
Гонка озброєнь фармацевтичного ШІ
Оголошення BMS з’явилося на тлі хвилі подібних інвестицій у фармацевтичному секторі, сигналізуючи про те, що відкриття ліків за допомогою ШІ перейшло від експериментальних пілотних програм до витрат на основну інфраструктуру. Буквально за кілька місяців до цього компанія Eli Lilly висунула аналогічні заяви щодо свого власного партнерства з NVIDIA, стверджуючи, що жодна інша компанія не працює в масштабі її обчислювального проекту ШІ.
Відкриття ліків за допомогою штучного інтелекту підтримується як спосіб скоротити час для проведення відбору кандидатів, зменшити витрати на розробку та підвищити рівень успішності. Здатність технології обробляти величезні набори даних, виявляти приховані закономірності та генерувати прогнози, які можна перевірити, зробила її все більш привабливою для визначення нових мішеней для ліків і розробки нових терапевтичних сполук.
Прийняття фармацевтичною промисловістю широкомасштабних обчислень ШІ також підкреслює ширшу тенденцію: компанії, що створюють інфраструктуру ШІ, більше не є просто технологічними фірмами. Від відкриття ліків до матеріалознавства, найзначніші впровадження штучного інтелекту все частіше відбуваються в традиційних галузях, які намагаються впроваджувати обчислювальний інтелект у свої основні процеси.
Для BMS зроблено ставку на те, що перші користувачі новітньої платформи NVIDIA отримають тривалу дослідницьку перевагу. Чи збережеться ця перевага, залежатиме від того, чи зможуть моделі штучного інтелекту, які працюють на Vera Rubin, постійно створювати кращі препарати-кандидати — і, зрештою, кращі ліки для пацієнтів.
Будьте попереду AI Frontier
Від фармацевтичних дослідницьких лабораторій до ливарних виробництв напівпровідників, штучний інтелект переписує правила в кожній галузі. Додайте в закладки AI Buzz Wire, щоб переглянути останні звіти про те, як штучний інтелект змінює світ.
Читати більше новин AI →
