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Nvidia verstärkt seine Kooperationen mit Partnern der Pharma- und Biotech-Branche und hostet das erste proprietäre KI-Modell für Phenomics.

Das Biotech-Unternehmen Amgen nutzt bereits seit einiger Zeit die Cloud-Dienste von Nvidia für seine eigene Forschung. Nun haben die beiden Unternehmen bekannt gegeben, dass Amgens deCODE Genetics einen neuen Supercomputer namens Freyja in seinem Hauptsitz in Reykjavik, Island, installieren wird. Freyja soll dabei helfen, einen Atlas der menschlichen Vielfalt für die Entdeckung von Arzneimitteltargets und krankheitsspezifischen Biomarkern zu erstellen und KI-gesteuerte Modelle für die Präzisionsmedizin zu entwickeln.

Der geplante DGX SuperPOD besteht aus 31 DGX H100 Knoten und insgesamt 248 H100 Tensor Core Grafikprozessoren. Er soll in der Lage sein, hochmoderne KI-Modelle innerhalb von Tagen statt Monaten zu trainieren, um Forschern effizientere Analyse- und Lernmethoden für Gesundheits- und Therapieerkenntnisse zu ermöglichen.

Seit 1996 hat deCODE mehr als 200 Petabyte an anonymisierten menschlichen Daten von fast drei Millionen Menschen gesammelt. Diese einzigartigen Daten können wertvolle Einblicke in Krankheiten über Bevölkerungsunterschiede hinweg liefern.

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Nvidias BioNeMO hostet erstes proprietäres KI-Modell Phenom-Beta

Nvidia bietet mit BioNeMO auch eine Plattform für generative KI an, die speziell auf die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln ausgerichtet ist. Die Plattform, die auf einem Markt mit einem Volumen von 250 Milliarden US-Dollar eingesetzt wird, ermöglicht es Forschungsteams, Arzneimittel mithilfe von mehr als einem Dutzend generativer KI-Modelle und Cloud-Diensten virtuell zu entwerfen und so die Zahl der erforderlichen Experimente zu reduzieren. Sie können die molekularen Grundbausteine in Bezug auf Sequenz, Struktur, Funktion und Bedeutung analysieren und neue Moleküle mit den gewünschten Eigenschaften entwerfen.

BioNeMO bietet jetzt Foundation-Modelle aus drei Quellen an: von Nvidia trainierte Modelle, Open-Source-Modelle, die von globalen Forschungsteams eingeführt wurden, und proprietäre Modelle, die von Nvidia-Partnern entwickelt wurden. Der erste Partner ist das biopharmazeutische Unternehmen Recursion, das ab sofort sein Phenom-Beta-Modell für die Einbettung von Zellmikroskopie-Bildern für BioNeMo-Nutzer zur Verfügung stellt. Die Phenomics ist eine neue transdisziplinäre Disziplin, die sich mit der systematischen Untersuchung von Phänotypen auf genomweiter Ebene befasst.

Phenom-Beta ist ein Vision-Transformer-Modell, das biologisch relevante Merkmale aus Zellmikroskopie-Bildern extrahiert. Diese Fähigkeit kann nach Angaben des Unternehmens Forschern Einblicke in die Zellfunktion geben und ihnen helfen zu verstehen, wie Zellen auf Arzneimittelkandidaten oder genetische Manipulationen reagieren.

Nvidia selbst bietet ab sofort auch MolMIM an. Das Modell generiert kleine Moleküle und soll den Nutzern mehr Kontrolle über den KI-Generierungsprozess geben, indem es neue Moleküle mit den gewünschten Eigenschaften identifiziert, die den vom Nutzer festgelegten Einschränkungen entsprechen. Beispielsweise können Forscher das Modell anweisen, Moleküle mit ähnlichen Strukturen und Eigenschaften wie ein bestimmtes Referenzmolekül zu erzeugen. Dies schränkt den Suchraum ein und soll auch Anwendungen wie die Arzneimittelforschung unterstützen.

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Zusammenfassung
  • Nvidia erweitert seine Partnerschaften mit der Pharma- und Biotech-Branche und hostet das erste proprietäre KI-Modell für Phenomics, Phenom-Beta, das vom biopharmazeutischen Unternehmen Recursion entwickelt wurde.
  • Amgens deCODE Genetics wird einen neuen Supercomputer namens Freyja in Reykjavik, Island, installieren, um einen Atlas der menschlichen Vielfalt für die Entdeckung von Arzneimitteltargets und krankheitsspezifischen Biomarkern zu erstellen und KI-gesteuerte Modelle für die Präzisionsmedizin zu entwickeln.
  • Die BioNeMO-Plattform von Nvidia ermöglicht es Forschungsteams, Medikamente virtuell zu entwerfen und die Anzahl der erforderlichen Experimente zu reduzieren, indem sie die Sequenz, Struktur, Funktion und Bedeutung molekularer Bausteine analysieren und neue Moleküle mit den gewünschten Eigenschaften entwerfen.
Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.
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