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KI-Power für die Pharmabranche

13. Juli 2021, 10:30 Uhr | Nvidia
Supercomputer Cambridge 1
© Nvidia

Nvidias Supercomputer Cambridge-1 soll Astrazeneca helfen

Die Corona-Pandemie hat verdeutlicht, wie wichtig die Pharmaforschung ist. Mit einem neuen Superrechner will Nvidia nun den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Branche vorantreiben. Der amerikanische Chiphersteller hat 100 Millionen Dollar in den Supercomputer »Cambridge-1« investiert, der seit vergangenem Mittwoch in der englischen Stadt Harlow im Einsatz ist.

Zu den ersten Nutzern zählen die britischen Pharmakonzerne Astrazeneca und Glaxo-Smithkline, das Londoner Krankenhaus Guy’s and St. Thomas, das King’s College sowie das Biotech-Start-up Oxford Nanopore. »Wir stehen am Anfang der digitalen Biologie-Revolution und für diese Reise  brauchen Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen eine leistungsstarke Rakete«, sagte CEO Jensen Huang. Cambridge-1 vereine die jahrzehntelange Arbeit des Unternehmens in den Bereichen Accelerated Computing, KI und Biowissenschaften in einem einzigen Rechenzentrum.

Medikamentenentwicklung mit KI beschleunigen

Nvidia arbeitet unter anderem mit Astrazeneca zusammen. Gemeinsam wollen sie die Entwicklung von Medikamenten mithilfe von KI beschleunigen. Dazu haben sie ein transformatorbasiertes KI-Modell für chemische Strukturen, die bei der Wirkstoffentdeckung verwendet werden, entwickelt. Transformerbasierte neuronale Netzwerkarchitekturen, die erst in den letzten Jahren verfügbar wurden, ermöglichen es Forschern und Forscherinnen, riesige Datensätze mit selbstüberwachten Trainingsmethoden zu nutzen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit von manuell markierten Beispielen während des Pre-Trainings.

Das von Nvidia und Astrazeneca entwickelte »MegaMolBART«-Modell kommt in der Wirkstoffentdeckung zum Einsatz, um die Reaktion vorherzusagen, Moleküle zu optimieren und De-novo-Moleküle zu erzeugen. Das Modell basiert auf dem MolBART-Transformatormodell des britischen Pharmakonzenrs und wird in der ZINC-Verbunddatenbank unter Verwendung des Megatron-Frameworks von Nvidia trainiert. Das ermöglicht eine umfassende Schulung in der Supercomputing-Infrastruktur.

Beide Unternehmen planen außerdem ein separates Projekt auf Cambridge-1, das sich auf den Einsatz von KI in der digitalen Pathologie konzentriert. Hier wird viel Zeit und Geld darauf verwendet, ganze Objektträgerbilder von Gewebeproben zu annotieren, um die Suche nach neuen Erkenntnissen zu unterstützen. Durch den Einsatz von unüberwachten KI-Algorithmen, die auf Tausenden von Bildern trainiert wurden, ist es möglich, den Prozess der Annotation zu beschleunigen und gleichzeitig potenzielle Bildgebungsmerkmale zu finden, die bei der Arzneimittelentwicklung helfen.

Quellen

[1] Handelsblatt-Artikel vom 7. Juli 2021

(me)


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