Neugestaltung der Wirkstoffforschung mit Bioinformatik

Mit KI und High-Performance-Computing den Prozess zur Medikamentenentwicklung optimieren und alle Phase beschleunigen, um bei geringeren Kosten mehr Medikamente zu entwickeln.

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Optimierung von allen Phasen der Arzneimittelforschung

Erfahren Sie, wie KI und beschleunigtes Computing jede Phase der Medikamentenentwicklung durch schnellere und genauere Analysen beschleunigen. HPC-Anwendungen, vorab trainierte KI und domänenspezifische Anwendungs-Frameworks treiben Genomik-Anwendungen, Proteinstrukturbestimmung, virtuelles Wirkstoffscreening, medizinische Bildgebung, Verarbeitung natürlicher Sprache und weitere Bereiche an.

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 zu Hyperscale

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

KI-Chemiemethoden

KI kann die Erforschung des chemischen Raums mithilfe verschiedener hochmoderner KI-Chemiemethoden wie Transformer Neural Networks, generativen Modellen und Reaktionsprognosen unterstützen.

Molekulardynamik Und Simulationen

Die Molekulardynamik ist für die Simulation biophysischer Prozesse nützlich geworden. Dies ist zum Teil auf durch maschinelles Lernen erworbene Potenziale zurückzuführen, die vielversprechende Eigenschaften für Präzision, Energien und Kräfte auf quantenmechanischer Ebene zeigen.

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