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GTC23 | 三井物產與 NVIDIA 宣布推出日本首臺用于制藥行業的生成式 AI 超級計算機

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:未知 ? 2023-03-25 22:05 ? 次閱讀
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日本頂尖制藥公司將使用 Tokyo-1 NVIDIA DGX 超級計算機加速藥物研發。

日本最大的商業財團之一三井物產株式會社正在與 NVIDIA 合作開展“Tokyo-1”項目。該項目旨在使用高分辨率分子動力學模擬和用于藥物研發的生成式 AI 模型等技術,為日本制藥行業的領導者提供強大動力。 在正在舉行的 GTC 上發布的 Tokyo-1 項目包含一臺 NVIDIA DGX AI 超級計算機,可供日本制藥公司和初創企業使用。這個項目有望加速日本 1000 億美元制藥行業的發展。日本是繼美國和中國之后的世界第三大制藥市場。 三井物產數字醫療業務部總經理 Yuhi Abe 表示:“日本的制藥公司是濕式實驗室研究的專家,但他們還沒有大規模地利用高性能計算和 AI。借助 Tokyo-1,我們正在創建一座創新中心,使制藥行業能夠使用先進的工具來改變 AI 加速藥物研發的格局。” 通過該項目,用戶將能夠訪問 NVIDIA DGX H100 節點,以支持其進行分子動力學模擬、大型語言模型訓練、量子化學、為潛在藥物創建新型分子結構的生成式 AI 模型等。Tokyo-1 用戶還可以通過 NVIDIA BioNeMo 藥物研發軟件和服務,利用大型語言模型來處理化學、蛋白質、DNA 和 RNA 數據格式。 三井物產的子公司 Xeureka 專注于 AI 賦能的藥物發現。其將運營 Tokyo-1 項目,后者預計在今年晚些時候上線。該項目還將涵蓋加速計算和 AI 藥物研發方面的的研討會和技術培訓。

使用 AI 和高性能計算為藥物發現研究注入活力

據 Abe 介紹,日本的制藥環境長期以來一直面臨著藥物滯后的問題,藥物開發以及其他地區已有的治療方法的審批均存在延遲。在新冠疫情期間,該問題在疫苗開發競賽中再次得到關注。

AI 是加強和加速制藥行業藥物開發流程的關鍵工具,并且日本制藥公司將使用 AI 作為該解決方案的一部分。但訓練和微調用于藥物研發的 AI 模型需要巨大的計算資源,例如 Tokyo-1 超級計算機的第一次迭代將加入 16 個 NVIDIA DGX H100 系統,每個系統配有 8 顆 NVIDIA H100 Tensor Core GPU

DGX H100 基于強大的 NVIDIA Hopper GPU 架構。該架構中的 Transformer 引擎可加速 Transformer 模型的訓練,包括用于生物學和化學的生成式 AI 模型。Xeureka 計劃隨著項目的發展為該系統增加更多節點。

Xeureka 科技部產品工程經理 Hiroki Makiguchi 表示:“Tokyo-1 專為掃除阻礙日本實施數據驅動型 AI 加速的藥物研發的一些障礙而設計。該項目將通過高性能計算提升日本制藥業的水平并釋放生成式 AI 的潛力,以找到新的治療方法。”

用戶將能夠訪問超級計算機上的專用服務器,獲得來自 Xeureka 和 NVIDIA 的技術支持并參加兩家公司的研討會。對于需要更多計算資源的大型訓練,用戶可以申請訪問具有更多節點的服務器。用戶還可以購買 Xeureka 提供的用于分子動力學、對接、量子化學和自由能擾動計算的軟件解決方案。

通過在 Tokyo-1 NVIDIA DGX AI 超級計算機上使用 NVIDIA BioNeMo 軟件,研究人員將能夠把先進的 AI 模型擴展到數百萬和數十億個參數,以便用于蛋白質結構預測、小分子生成和姿態估測等應用。

Tokyo-1 加速日本公司在制藥

和其他領域的發展

安斯泰來制藥、第一三共制藥、小制藥等日本各大制藥公司已在計劃使用 Tokyo-1 推進其藥物研發項目。

總部位于東京的安斯泰來制藥正在尋找覆蓋銷售、制造、研發等所有業務環節的創新數字解決方案,以便最大程度地提高患者的治療效果并降低醫療成本。借助 Tokyo-1,該公司將通過 NVIDIA BioNeMo 軟件加速其分子模擬和生成式 AI 大型語言模型方面的研究。

安斯泰來制藥數字研究解決方案、高級信息學和分析負責人 Kazuhisa Tsunoyama 表示:“AI 和大規模模擬可用于小分子化合物、抗體、基因治療、細胞治療、靶向蛋白質降解、工程噬菌體治療和 mRNA 醫學等應用。Tokyo-1 使我們能夠充分利用 AI 和模擬技術的最新進展,它將為安斯泰來實現其未來制藥研究愿景打下基礎。

總部位于東京的第一三共制藥將通過 Tokyo-1 建立一個將 AI 與機器學習完全融合的藥物研發流程。

第一三共制藥高級研究員 Takayuki Serizawa 表示:“我們將使用 AI 以及 Tokyo-1 的先進 GPU 資源進行大規模計算,加快我們藥物研發工作的速度。這將改進我們的給藥方式并實現個性化醫療,為患者提供新的價值。

總部位于大阪的小野制藥專注于腫瘤學、免疫學和神經學領域的藥物研發。 小野制藥藥物研發技術部門的藥物研發數字化轉型課課長 Hiromu Egashira 表示:“訓練 AI 模型需要消耗大量算力。Tokyo-1 的大規模 GPU 資源將幫助我們解決這個問題。我們認為 DGX 超級計算機將在公司內得到廣泛的應用,包括高質量模擬、圖像分析、視頻分析和語言模型等。” 除了制藥業之外,三井物產還計劃讓日本的醫療設備公司和初創企業也能使用 Tokyo-1 超級計算機,并連接 Tokyo-1 客戶與 NVIDIA 初創加速計劃中的全球醫療初創企業所開發的 AI 解決方案。NVIDIA 還將連接 Tokyo-1 用戶與其開發者網絡中的數千家全球生命科學客戶。

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