NVIDIA BioNeMo permite IA generativa para descoberta de medicamentos no AWS

As empresas farmacêuticas e de biotecnologia podem acessar o pacote de saúde NVIDIA Clara, incluindo BioNeMo, agora via Amazon SageMaker e AWS ParallelCluster - e chegando ao NVIDIA DGX Cloud no AWS

Os pesquisadores e desenvolvedores das principais empresas farmacêuticas e de tecnologia podem agora implementar facilmente o software e os serviços NVIDIA Clara para acelerar os cuidados com a saúde por meio do Amazon Web Services.

A iniciativa oferece aos desenvolvedores de saúde e ciências da vida, que usam os recursos de nuvem do AWS, a flexibilidade para integrar ofertas aceleradas pela NVIDIA, como o NVIDIA BioNeMo - uma plataforma de IA generativa para descoberta de medicamentos - que está chegando ao NVIDIA DGX Cloud no AWS e atualmente está disponível por meio da ferramenta de gerenciamento de cluster AWS ParallelCluster para computação de alto desempenho e o serviço de aprendizado de máquina Amazon SageMaker.

Milhares de empresas do setor de saúde e ciências biológicas em todo o mundo usam a AWS. Agora, elas poderão acessar o BioNeMo para criar ou personalizar modelos de base de biologia digital com dados proprietários, ampliando o treinamento e a implantação do modelo usando servidores em nuvem acelerados por GPU da NVIDIA em nuvem no AWS.

Os inovadores da Techbio, incluindo Alchemab Therapeutics, Basecamp Research, Character Biosciences, Etcembly e LabGenius estão entre os usuários da AWS que já estão usando o BioNeMo para descoberta e desenvolvimento de medicamentos acelerados por IA generativa. Essa colaboração oferece a eles mais maneiras de ampliar rapidamente os recursos de computação em nuvem para desenvolver modelos de IA generativa treinados em dados biomoleculares.

Esse anúncio amplia as ofertas existentes da NVIDIA voltadas para o setor de saúde disponíveis no AWS - NVIDIA MONAI para fluxos de trabalho de imagens médicas e NVIDIA Parabricks para genômica acelerada.

"Essa iniciativa possibilitará flexibilidade e otimização ao trabalho dos desenvolvedores na busca por novos medicamentos e melhorias na detecção de imagens médicas. A colaboração terá um impacto positivo no setor da saúde", afirma Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.

Novo no AWS: NVIDIA BioNeMo avança a IA generativa para a descoberta de medicamentos

O BioNeMo é uma estrutura específica de domínio para IA generativa de biologia digital, incluindo modelos de linguagem grande (LLMs) pré-treinados, carregadores de dados e receitas de treinamento otimizadas que podem ajudar no avanço da descoberta de medicamentos assistida por computador, acelerando a identificação de alvos, a previsão de estrutura de proteínas e triagem de candidatos a medicamentos.

As equipes de descoberta de medicamentos podem usar seus dados proprietários para criar ou otimizar modelos com o BioNeMo e executá-los em clusters de computação de alto desempenho baseados em nuvem.

Um desses modelos, o ESM-2 - um LLM avançado que oferece suporte à previsão de estruturas de proteínas - alcança um escalonamento quase linear em 256 GPUs NVIDIA H100 Tensor Core. Os pesquisadores podem escalonar para 512 GPUs H100 para concluir o treinamento em alguns dias em vez de um mês, o tempo de treinamento publicado no artigo original.

Os desenvolvedores podem treinar o ESM-2 em escala usando pontos de verificação de 650 milhões ou 3 bilhões de parâmetros. Outros modelos de IA compatíveis com a estrutura de treinamento do BioNeMo incluem modelo gerador de moléculas MegaMolBART e modelo de geração de sequência de proteínas ProT5.

Os modelos pré-treinados e as receitas de treinamento otimizadas do BioNeMo - que estão disponíveis usando serviços autogerenciados, como o AWS ParallelCluster e o Amazon ECS, bem como serviços integrados e gerenciados por meio do NVIDIA DGX Cloud e do Amazon SageMaker - podem ajudar as equipes de P&D a criar modelos básicos que podem explorar mais candidatos a medicamentos, otimizar a experimentação em laboratório úmido e encontrar candidatos clínicos promissores mais rapidamente.

Também disponível no AWS: NVIDIA Clara para imagens médicas e genômica

O Projeto MONAI, cofundado e apoiado pela NVIDIA para dar suporte a fluxos de trabalho de imagens médicas, foi baixado mais de 1,8 milhão de vezes e está disponível para implantação no AWS. Os desenvolvedores podem aproveitar seus conjuntos de dados de saúde proprietários já armazenados nos recursos de nuvem da AWS para anotar e criar rapidamente modelos de IA para imagens médicas.

Esses modelos, treinados em instâncias do Amazon EC2 com GPU NVIDIA, podem ser usados para anotação interativa e ajuste fino para tarefas de segmentação, classificação, registro e detecção em imagens médicas. Os desenvolvedores também podem aproveitar os modelos de síntese de imagens de ressonância magnética disponíveis no MONAI para aumentar os conjuntos de dados de treinamento.

Para acelerar os pipelines genômicos, o Parabricks permite a identificação de variantes em todo o genoma humano em cerca de 15 minutos, em comparação com um dia em um sistema de CPU. No AWS, os desenvolvedores podem aumentar rapidamente a escala para processar grandes quantidades de dados genômicos em vários nós de GPU.

Mais de uma dúzia de fluxos de trabalho da Parabricks estão disponíveis no AWS HealthOmics, como fluxos de trabalho Ready2Run, que permitem aos clientes executar facilmente pipelines pré-criados.

Comece a usar o NVIDIA Clara no AWS para acelerar os fluxos de trabalho de IA para descoberta de medicamentos, genômica e imagens médicas.

Sobre a NVIDIA

Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://blog.nvidia.com.br/.

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28/11/2023


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