ANALYSTENBERICHT

Beschleunigte Entedeckung von Arzneimitteln mit Transformer Neural Networks

Erhalten Sie tiefe Einblicke in die entscheidende Rolle von GPU-gestützten Transformator-KI-Modellen für die Beschleunigung pharmazeutischer Innovationen und die Entwicklung neuer Therapien.

Revolutionäre Medikamentenentwicklung mit evolutionärer KI und HPC

Erhalten Sie Analysteneinblicke zur Bedeutung von GPU-gestützten neuronalen Transformer-Netzwerken für die Beschleunigung der Arzneimittelforschung und -entwicklung. Von den wichtigsten Herausforderungen und Anwendungsfällen der Branche bis hin zu Anwendungen zur Bekämpfung von COVID-19 zeigt diese IDC-Perspektive alles, was Sie über die wachsende Bedeutung neuronaler Netze in der Arzneimittelforschung wissen müssen.

Biomedizinische NLP-Modelle trainieren

Training biomedizinischer NLP-Modelle

Die Nutzung realer Daten zur Erstellung klinischer Sprachmodelle ermöglicht die Entwicklung von Präzisionsmedizinstrategien, die Vorhersage von Gesundheitsergebnissen und die Unterstützung bei der Patientenrekrutierung.

Proteinstrukturen mithilfe von KI vorhersagen

KI-gestützte Proteinstrukturvorhersage

Die 3D-Form eines Proteins zu verstehen ist sehr komplex, anspruchsvoll, teuer und zeitaufwendig. Maschinelles Lernen ermöglicht eine schnelle und genaue Vorhersage von Proteinstrukturen.

Screening von Verbindungen mit HPC

Screening von Verbindungen mit HPC zu Hyperscale

Transformator-fähiges Supercomputing ersetzt rechenintensive physikbasierte Ansätze, um Milliarden von Verbindungen in wenigen Minuten zu bewerten.

Beschleunigung der COVID-19-Forschung für Impfungen und Behandlungen.

Beschleunigung der COVID-19-Forschung

Von der Genomanalyse über Kryo-EM bis hin zu fortschrittlichen molekularen Simulationen  beschleunigen GPU-basierte Lösungen die Entdeckung von Impfstoffen und Therapien gegen COVID-19.

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