A Bristol Myers Squibb está comprando um Nvidia DGX SuperPOD construído na arquitetura Vera Rubin da fabricante de chips para apoiar o uso de inteligência artificial em suas operações de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
A empresa farmacêutica disse que será o primeiro grupo de ciências biológicas a adquirir um DGX SuperPOD baseado em Vera Rubin. A Nvidia apresentou a arquitetura no início deste ano como sucessora de sua atual geração de sistemas de computação de IA.
Expandindo a capacidade de computação
O novo cluster compreenderá oito sistemas DGX Vera Rubin NVL72, com cada sistema em escala de rack combinando unidades de processamento central Nvidia Vera e unidades de processamento gráfico Rubin.
A BMS utilizará a infraestrutura para treinar modelos proprietários e realizar previsões em seus programas de pesquisa. O sistema apoiará trabalhos envolvendo compostos, proteínas e outros dados científicos.
Os termos financeiros não foram divulgados. A compra expande a infraestrutura Nvidia existente da BMS, que inclui um SuperPOD mais antigo que os executivos da empresa descreveram como duas ou três gerações atrás de Vera Rubin.
A BMS opera seu DGX SuperPOD existente há cerca de três anos. A empresa planeja combiná-lo com o sistema Vera Rubin em um ambiente de computação compartilhado e acessível a partir de seus locais de pesquisa em todo o mundo.
A pilha de software SuperPOD pode agendar cargas de trabalho de treinamento, previsão e desenvolvimento em toda a infraestrutura. A BMS disse que o ambiente expandido dará a mais cientistas acesso direto aos seus recursos computacionais.
Greg Meyers, diretor digital e de tecnologia da BMS, disse que os requisitos de computação aumentaram à medida que a empresa implementa modelos maiores de IA em sua organização de pesquisa.
Erin Davis, vice-presidente de pesquisa de insights de negócios e tecnologia da BMS, disse que a infraestrutura existente está operando em sua capacidade máxima. Ela atribuiu a demanda a previsões em larga escala envolvendo moléculas grandes e ao desenvolvimento de modelos de base interna.
Davis disse que o novo sistema não se limitará a um pequeno grupo de pesquisadores computacionais. A BMS planeia disponibilizá-lo em toda a organização de investigação sem os períodos de espera e limites de acesso associados à sua infraestrutura atual.
Aplicando IA na descoberta de medicamentos
A BMS disse que a IA informa o design de cada programa de moléculas pequenas e da maioria de seus programas de moléculas grandes. A tecnologia é aplicada à identificação de alvos, otimização de leads, previsões de moléculas grandes e desenvolvimento de modelos internos.
A empresa disse que a identificação de alvos habilitada por IA reduziu em várias semanas algum trabalho de pesquisa manual. Cargas de trabalho de previsão de moléculas grandes também estão contribuindo para a demanda por capacidade adicional de processamento gráfico.
Robert Plenge, diretor de pesquisa da BMS, disse que o novo sistema permitirá aos cientistas avaliar mais potenciais candidatos a medicamentos durante os estágios iniciais de desenvolvimento.
“Talvez antes pudéssemos fazer 10 e agora podemos fazer dezenas”, disse Plenge.
A triagem computacional permite que os pesquisadores avaliem compostos potenciais antes de selecionar um grupo menor para síntese e testes laboratoriais.
A BMS aplica esta abordagem através de um método chamado “Predict First”, que utiliza previsões geradas por modelos para excluir moléculas que não atendem às propriedades exigidas antes que os candidatos sejam selecionados para síntese.
Payal Sheth, vice-presidente sênior de ciências de descoberta terapêutica da BMS, disse que os pesquisadores usam as previsões para identificar moléculas com a combinação necessária de propriedades.
“Usamos previsões como forma de priorizar a síntese de moléculas com otimização multiparâmetro”, disse Sheth. “Isso garante que preciosos experimentos de laboratório estejam alinhados com moléculas em progresso que têm a maior probabilidade de sucesso.”
O método reduz o número de compostos enviados para testes laboratoriais, permitindo aos investigadores concentrar as experiências em moléculas que cumpram os requisitos previstos de um programa.
A BMS também usou IA para expandir sua biblioteca de compostos CELMoD, que são projetados para degradar seletivamente proteínas causadoras de câncer. A empresa está estudando os compostos em cânceres do sangue e outras doenças.
A BMS disse que o trabalho de modelagem ajudou os pesquisadores a examinar alvos proteicos adicionais e compostos potenciais antes de decidir quais candidatos prosseguir experimentalmente.
A empresa também está a utilizar ferramentas de IA para reduzir o tempo necessário para produzir medicamentos para ensaios clínicos. Plenge disse que o processo já foi reduzido entre 20% e 30% e pode chegar a 50% nos próximos anos.
Ele citou um tratamento experimental para a doença falciforme no início do desenvolvimento clínico como um exemplo de pesquisa apoiada por IA. Plenge disse que o tratamento provavelmente não teria sido descoberto sem as ferramentas de IA da empresa.
Os números referem-se ao tempo necessário para identificar e produzir candidatos para testes clínicos, e não ao seu desempenho subsequente nos testes.
O sistema Vera Rubin também dará aos pesquisadores acesso ao BioNeMo Agent Toolkit da Nvidia para aplicações biológicas e de descoberta de medicamentos.
BioNeMo fornece ferramentas para previsão de estrutura de proteínas, geração molecular, acoplamento molecular, análise de sequência e genômica. Também pode conectar diversas ferramentas computacionais dentro do mesmo fluxo de trabalho de pesquisa.
Os executivos da BMS disseram que os pesquisadores humanos continuarão a revisar os resultados dos modelos e decidir quais compostos ou programas devem avançar.
Conectando sites de pesquisa
A BMS está introduzindo ferramentas destinadas a reduzir o conhecimento especializado necessário para iniciar tarefas computacionais complexas. A empresa disse que os pesquisadores poderão iniciar algumas solicitações de previsão usando instruções em linguagem natural.
O ambiente será gerenciado através do Nvidia Mission Control, cujas funções incluem provisionamento de cluster, monitoramento de infraestrutura e gerenciamento de carga de trabalho, segundo a BMS.
A infraestrutura unificada permitirá que dados e resultados de modelos gerados em um local sejam usados por equipes em outros lugares. A BMS disse que conjuntos de dados de um programa em Lawrenceville, Nova Jersey, por exemplo, podem ser incorporados em modelos usados por pesquisadores em San Diego.
Sheth disse que o ambiente compartilhado tem como objetivo reter informações de experimentos e programas de pesquisa em toda a organização.
“A infraestrutura computacional é o que conecta todos os nossos cientistas e garante que nosso aprendizado seja institucionalizado”, disse Sheth.
Os dois SuperPODs operarão por meio de um ambiente de dados comum, permitindo que equipes em locais diferentes acessem conjuntos de dados compartilhados e resultados de modelos. A BMS disse que o ambiente incluirá informações de experimentos, leituras clínicas e parcerias de pesquisa.
A empresa planeja alocar a nova capacidade de computação em projetos de moléculas pequenas e grandes, pesquisa clínica e aplicações de gêmeos digitais. A BMS não forneceu detalhes sobre o trabalho planejado do gêmeo digital ou a quantidade de capacidade atribuída a cada área.
Meyers disse que o sistema Vera Rubin fornecerá mais capacidade de computação em relação ao uso de eletricidade. A BMS e a Nvidia disseram que o cluster de oito sistemas oferecerá até 10 vezes o desempenho por megawatt da infraestrutura que substitui.
“Quando você hospeda essas coisas, você tem que pagar uma conta de luz”, disse Meyers. “Pense nisso como 10 vezes mais capacidade computacional por watt gasto… A eletricidade não está ficando mais barata.”
A BMS não forneceu uma data de implantação específica nem identificou onde o novo sistema será hospedado.
(Foto de Chidera Faustina Okeke)
Veja também: Agências de saúde pública dos EUA testarão modelos OpenAI e Antrópicos AI
Quer saber mais sobre IA e big data dos líderes do setor? Confira a AI & Big Data Expo que acontece em Amsterdã, Califórnia e Londres. O evento abrangente faz parte da TechEx e está localizado junto com outros eventos de tecnologia líderes, incluindo o Cyber Security & Cloud Expo. Clique aqui para mais informações.
AI News é desenvolvido pela TechForge Media. Explore outros eventos e webinars de tecnologia empresarial futuros aqui.
Fontesartificialintelligence
