Bristol Myers Squibb, NVIDIA Vera Rubin üzerinde yaşam bilimleri endüstrisinin en gelişmiş AI fabrikasını inşa ediyor

Erin Davis buna "SuperDuperPOD" diyor. Bu iki şeyi bir arada ifade ediyor: ilaç devi Bristol Myers Squibb (BMS), halihazırda yaşam bilimlerindeki en büyük yapay zeka kümelerinden birini yönetiyor ve bunun için ciddi sonuçlar gösterilecek. Ve ikiye katlanıyorlar. BMS bugün, yaşam bilimlerindeki en güçlü ve enerji açısından verimli yapay zeka kümesi olan sekiz DGX Vera Rubin NVL72 sistemi üzerine kurulu ikinci NVIDIA DGX SuperPOD'unu dağıttığını duyurdu. BMS'de araştırma iş öngörüleri ve teknolojiden sorumlu başkan yardımcısı Davis, "Küçük bir araştırmacı grubunu süper bilgisayara erişimle donatmak yerine, onu kelimenin tam anlamıyla her bilim insanına açıyoruz" diyor. "Kimsenin beklemesine gerek yok ve kimseye bir sınırı olduğu söylenmiyor." Her biri NVIDIA Vera CPU ve Rubin GPU'dan oluşan sekiz raf ölçeğindeki sistem, yerini aldığı altyapının megawatt'ı başına 10 katına kadar performans sağlıyor.

Bu, küresel ilaç devindeki araştırmacılara, tüm ilaç keşif hattı boyunca tahminleri yürütmek, modelleri eğitmek ve ajans iş akışlarını güçlendirmek için biyolojik yapay zeka için NVIDIA BioNeMo Ajan Araç Seti dahil olmak üzere birleşik bir yapay zeka platformuna erişim sağlayacak. Davis ve diğer üst düzey BMS araştırmacılarının asıl peşinde olduğu şey, bu erişimin mümkün kıldığı şeydir: daha hızlı döngüler, daha büyük kimyasal alanlar ve araştırmacıların kaynakları sıralama lojistiği değil, bilim hakkında düşündüğü tam bir ilaç keşif hattı. Kariyerini ilaç keşif laboratuvarlarında geçiren ve Ocak ayında BMS'de terapötik keşif bilimleri kıdemli başkan yardımcısı olarak genişletilmiş bir görev üstlenmeden önce kariyerini ilaç keşif laboratuvarlarında geçiren bir bilim adamı olan Payal Sheth, bu yetkinin "yapay zekanın neler yapabileceğine dair bu soyut konumdan bunu gerçekten ölçülebilir bir etkiye dönüştürmeye" geçtiğini söylüyor. BMS, yaklaşık üç yıldır DGX SuperPOD'u çalıştırıyor ve anlamlı sonuçlar üretiyor. Yapay zeka destekli hedef tanımlama, bilim adamlarının haftalarca süren manuel çalışmalarından tasarruf etmesini sağlıyor ve en yüksek değere sahip bilimsel kararlara odaklanmaları için zaman kazandırıyor. BMS ekibi, kan kanseri tedavisi ve ötesindeki uygulamalarla kansere neden olan proteinleri seçici olarak parçalamak için tasarlanmış moleküller olan CELMoD bileşikleri kütüphanesini genişletmek için yapay zekayı kullandı. Bu, daha geniş bir hastalık yelpazesinde yeni hedeflere ve yeni potansiyel ilaçlara kapı açtı.