BioHive 由 NVIDIA AI 驅(qū)動，用于加速醫(yī)療領(lǐng)域科學家的工作。在全球超級計算機 TOP500 榜單中，它的排名上升了 100 多位。

BioHive-2 在 Recursion 公司的鹽湖城總部首次亮相，它被稱為制藥行業(yè)最大的超算系統(tǒng)。在最新一期的全球超級計算機 TOP500 榜單中，BioHive-2 位列 35，排名比其上一代上升 100 多位。

這一進展代表了該公司最近利用 NVIDIA 技術(shù)來加速藥物發(fā)現(xiàn)所做的努力。

Recursion 首席技術(shù)官 Ben Mabey 表示：“我們看到，就像大語言模型一樣，使用更多數(shù)據(jù)和算力擴大訓練規(guī)模可以大幅提升生物學領(lǐng)域 AI 模型的性能，這最終會對患者的生活帶來積極的影響。” Ben Mabey 十多年來一直在探索將機器學習用于醫(yī)療領(lǐng)域。

BioHive-2 搭載了 504 個NVIDIA GPU，并通過 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，可提供 2 exaflops 的 AI 性能。NVIDIA DGX SuperPOD 因此比 Recursion 的初代系統(tǒng) BioHive-1 快近 5 倍。

高性能解決復雜性挑戰(zhàn)

性能對快速進步很關(guān)鍵，因為“生物學極其復雜”，Mabey 說。

找到一種新的候選藥物可能需要科學家花費數(shù)年時間，在濕實驗室進行數(shù)百萬次實驗。

這項工作至關(guān)重要。Recursion 的科學家每周運行超過 200 萬次這樣的實驗。但今后，他們將使用 BioHive-2 上的 AI 模型，將他們的平臺引導到最有前景的生物學領(lǐng)域來運行實驗。

他說：“有了 AI，我們現(xiàn)在只需 40% 的濕實驗室工作就能獲得 80% 的價值，而且這一比例未來將進一步提高。”

生物學數(shù)據(jù)推動醫(yī)療 AI 不斷進步

Recursion 正在與拜耳（Bayer AG）、羅氏（Roche）和基因泰克等生物制藥公司合作。Recursion 積累了超過 50 PB（petabyte）的生物、化學和患者數(shù)據(jù)庫，并由此開發(fā)了諸多可加速藥物發(fā)現(xiàn)的強大 AI 模型。

Mabey 在七年多前加入 Recursion，部分原因是該公司致力于打造這樣的數(shù)據(jù)集。他表示：“這是世界上最大的生物數(shù)據(jù)集之一，在構(gòu)建之初就考慮到 AI 訓練，并且涵蓋了生物和化學數(shù)據(jù)。”

創(chuàng)造 AI 氛圍

通過在 BioHive-1 上處理這些數(shù)據(jù)，Recursion 開發(fā)了一系列基礎(chǔ)模型，稱為 Phenom。這些模型將一系列顯微鏡觀測到的細胞圖像轉(zhuǎn)化為有意義的表示，用于理解其中深層的生物學。

其中一個模型 Phenom-Beta 現(xiàn)已通過云 API 的形式提供，也是 NVIDIA BioNeMo（一個面向藥物發(fā)現(xiàn)的生成式 AI 平臺）上的首個第三方模型。

經(jīng)過幾個月的研究和迭代，BioHive-1 使用超過 35 億張細胞圖像來訓練 Phenom-1。Recursion 擴展后的系統(tǒng)能夠在更短的時間內(nèi)用更大的數(shù)據(jù)集訓練出更強大的模型。

該公司還利用由 Oracle 云基礎(chǔ)設(shè)施托管的 NVIDIA DGX Cloud，為其工作提供額外的超算資源。

圖注：就像訓練大語言模型來生成句子中缺失的單詞一樣，Phenom 模型在訓練時被要求生成細胞圖像中被屏蔽的像素。

Phenom-1 模型以多種方式為 Recursion 及其合作伙伴服務，包括尋找和優(yōu)化治療各種疾病和癌癥的分子。早期模型已經(jīng)幫助 Recursion 預測了治療新冠肺炎的候選藥物，10 次中有 9 次成功。

Recursion 去年 7 月宣布與 NVIDIA 合作。不到 30 天后，BioHive-1 和 DGX Cloud 的結(jié)合成功篩選并分析了一個龐大的化學庫，預測大約 360 億種化合物的蛋白質(zhì)靶點。

今年 1 月，Recursion 展示了 LOWE，這是一個擁有自然語言界面的 AI 工作流引擎，它可以幫助科學家更輕松地使用該公司的工具。今年 4 月，該公司還描繪了一個自主開發(fā)的十億參數(shù) AI 模型，該模型旨在為預測醫(yī)療領(lǐng)域關(guān)鍵分子的性質(zhì)提供一種全新方法。

Recursion 采用 NVIDIA 軟件來優(yōu)化系統(tǒng)。

他說：“我們喜歡 CUDA 和 NVIDIA AI Enterprise，并且正在研究 NVIDIA NIM 是否能夠幫助我們更輕松地在內(nèi)部以及向合作伙伴發(fā)布我們的模型。”

共同的醫(yī)療愿景

在與 Recursion 董事長的爐邊談話中，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛描述了“模擬生物學”愿景，而這些成果讓實現(xiàn)該愿景更進了一步。

黃仁勛表示：“你現(xiàn)在可以識別和學習幾乎任何有結(jié)構(gòu)的物體的語言，也可以將其轉(zhuǎn)化成任何有結(jié)構(gòu)的物體……這就是生成式 AI 革命。”

Mabey 說：“我們的看法相似。”

他補充道：“我們正處于一個非常有趣的時代的早期階段，就像計算機加速了芯片設(shè)計一樣，AI 也可以加快藥物設(shè)計。生物學要復雜得多，因此需要數(shù)年時間才能看到成果。但回過頭來看時，人們會發(fā)現(xiàn)這是醫(yī)療領(lǐng)域的一個真正轉(zhuǎn)折點。”