Aceleración de los procesos de descubrimiento de medicamentos con IA
Plataforma de desarrollo para la biología y el descubrimiento de medicamentos impulsados por IA
NVIDIA Clara
Cree con modelos y conjuntos de datos de IA de código abierto
NVIDIA Clara™ es una familia de modelos fundamentales, herramientas y recetas de IA de código abierto para la investigación biomédica. Clara incluye modelos de base de IA para tecnologías "ómicas", estructuras de proteínas y moléculas, diagnóstico por imágenes, anatomía 3D, robótica quirúrgica y gemelos digitales para simulaciones basadas en la física. Se crean utilizando los principales conjuntos de datos abiertos clínicos, de imágenes médicas y biológicos.
Clara se integra directamente con la pila de software de NVIDIA AI. Se complementa con puntos de control preentrenados y novedosas arquitecturas de modelo, fórmulas de entrenamiento, conjuntos de datos abiertos seleccionados y herramientas, y marcos de pruebas y evaluación comparativa unificados.
Marco y recetas de NVIDIA BioNeMo
Entrenar y personalizar modelos para BioPharma
El marco NVIDIA BioNeMo™ es un marco de aprendizaje automático de código abierto para crear y entrenar modelos de deep learning usados en biofarmacia.
Al acelerar los aspectos más costosos y prolongados del desarrollo de modelos de IA, los desarrolladores de modelos de IA que realizan investigación biomolecular con datos de ADN, ARN y proteínas pueden acceder a herramientas para escalar su investigación a nuevas cotas.
La plataforma incluye recetas de entrenamiento seleccionadas, cargadores de datos y ejemplos de arquitecturas de modelos de IA optimizadas y preentrenadas que son específicos de las disciplinas y están aceleradas para lograr el mejor rendimiento, lo cual hace que la construcción de modelos de IA sea más rápida y sencilla.
Blueprints de NVIDIA AI
Desarrolle aplicaciones de IA generativa para el descubrimiento de fármacos con flujos de trabajo de IA preentrenados
Los blueprints de NVIDIA BioNeMo son flujos de trabajo de referencia preentrenados, y diseñados para aplicaciones de IA generativa en el campo del descubrimiento de fármacos, que ofrecen a los equipos biofarmacéuticos una base para acelerar la investigación y la innovación.
Para las organizaciones del sector biofarmacéutico que buscan integrar la IA, estos blueprints incluyen código de referencia, herramientas y documentación integral para personalizar e implementar flujos de trabajo adaptados a datos exclusivos y procesos terapéuticos únicos.
Estos volantes de inercia de datos resultantes optimizan el rendimiento del modelo con el tiempo, al generar información más detallada y acelerar el descubrimiento. Los blueprints de BioNeMo permiten a los equipos de biofarmacia agilizar la innovación y exprimir todo el potencial de la IA en el desarrollo de fármacos.
Microservicios NVIDIA NIM
Inferencia de IA optimizada para aplicaciones escalables de descubrimiento de fármacos
NVIDIA BioNeMo NIM™ incluye un conjunto de microservicios de IA optimizados e intuitivos que permiten la inferencia a gigaescala y nuevas capacidades en el diseño de fármacos.
Los microservicios NIM, diseñados para desarrolladores de plataformas de descubrimiento computacional de fármacos y científicos de datos, están creados como contenedores, ofreciendo todo lo necesario para la implementación portátil más eficiente disponible, incluida una integración de API sencilla en aplicaciones de IA de calidad empresarial.
Los microservicios NIM aumentan la eficiencia y la innovación de los flujos de trabajo de descubrimiento de fármacos, al tiempo que disminuyen el coste total de propiedad y el tiempo de comercialización de los descubrimientos impulsados por IA.
NVIDIA CUDA-X para la industria biofarmacéutica
Herramientas y bibliotecas aceleradas por GPU para la IA molecular
Las bibliotecas NVIDIA CUDA-X™ ofrecen módulos de código listos para usar que aceleran las capas con mayor uso de computación dentro de los modelos de IA biomolecular actuales, para que los investigadores puedan innovar más rápido.
cuEquivariance es una biblioteca de NVIDIA Python diseñada para facilitar la construcción de redes neuronales equivariantes de alto rendimiento mediante productos tensoriales segmentados. cuEquivariance también cuenta con kernels optimizados para la atención triangular y la multiplicación triangular para modelar interacciones por pares en la predicción de la estructura de proteínas (por ejemplo, arquitecturas de estilo AlphaFold).
Los cambios de código en una línea y las integraciones listas para usar a través de enlazamientos de PyTorch y Jax facilitan más que nunca la sustitución de los pasos más caros de un flujo de trabajo con kernels optimizados para CUDA®.
cuEquivariance desbloquea nuevos niveles de rendimiento en modelos de estructura de proteínas, química generativa y dinámica molecular.
Tecnologías adicionales
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Documentación
Busque una colección de documentos, guías, manuales, instrucciones y mucho más en el centro de documentación de NVIDIA BioNeMo.
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Preguntas frecuentes
NVIDIA BioNeMo es una plataforma de desarrollo abierta para la biología y el descubrimiento de fármacos impulsados por IA. Reúne modelos abiertos, herramientas y conjuntos de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, lo que permite a los investigadores y desarrolladores crear, personalizar e implementar aplicaciones de IA para la investigación biológica y el descubrimiento de fármacos. BioNeMo permite flujos de trabajo de laboratorio en bucle que cierran el bucle de retroalimentación entre la experimentación y la IA, utilizando datos experimentales para mejorar continuamente la inteligencia de modelos, las predicciones y los conocimientos científicos.
- El marco NVIDIA BioNeMo es una colección de herramientas de programación y bibliotecas que agilizan la creación de modelos de IA biomoleculares, acelerando las etapas más costosas y lentas del descubrimiento computacional de fármacos.
- NVIDIA NIM es un conjunto de microservicios portátiles optimizados, fáciles de usar y diseñados para científicos biomoleculares dedicados al descubrimiento de fármacos que necesitan una inferencia de modelos de IA segura y fiable.
NVIDIA BioNeMo Framework: Los usuarios pueden acceder al marco BioNeMo de dos maneras. La oferta de NVIDIA para el uso empresarial de BioNeMo, con una licencia de NVIDIA AI Enterprise, proporciona el contenedor de BioNeMo a través del catálogo NVIDIA NGC™, ofreciendo a los desarrolladores e investigadores empresariales un conjunto de herramientas seguras y escalables para la creación de flujos de trabajo biomoleculares. La versión de código abierto de BioNeMo que utilizan los investigadores y los científicos de datos está disponible para su instalación desde GitHub, incluidos todos sus componentes.
Modelos entrenados previamente: el marco BioNeMo ofrece recetas de BioNeMo que muestran ejemplos de implementación de arquitectura compatible con Transformer Engine (un motor transformador) y también facilitan las pruebas y el ajuste preciso. Se recomienda a los usuarios que amplíen sus propias implementaciones utilizando recetas de BioNeMo como tutoriales.
Los microservicios BioNeMo NIM ofrecen varios puntos de control optimizados como Evo2 (IA generativa genómica), GenMol (generación de moléculas), DiffDock (acoplamiento) y otros, cada uno de ellos dando soporte a sus respectivas tareas biomoleculares.
Consulte la lista más reciente de requisitos del sistema para el marco BioNeMo en la página de contenedores del catálogo NGC.
Consulte los últimos requisitos del sistema para microservicios NIM en la documentación de la API de NVIDIA.
El código de BioNeMo Framework se distribuye con la licencia de Apache 2.0, mientras que los contenedores oficiales de NGC se rigen por el Acuerdo de producto de NVIDIA AI (y pueden estar cubiertos por una licencia de NVIDIA AI Enterprise para uso comercial).
NVIDIA BioNeMo expone sus modelos a través de bibliotecas, interfaces API y microservicios NIM en contenedores, lo que permite a los equipos invocar a funciones de predicción estructural, química generativa y otras, directamente desde sus procesos de descubrimiento de fármacos establecidos.
Lance el contenedor del marco BioNeMo o clone el repositorio de GitHub, asigne una configuración de YAML a sus datos, agregue un restore_from_path (o equivalente) para cargar los pesos existentes y ejecute el script de entrenamiento proporcionado para preentrenar o ajustar con precisión un modelo.
Dado que el marco BioNeMo está alojado de forma abierta en GitHub, los desarrolladores pueden bifurcar el repositorio y enviar solicitudes de extracción según las directrices de "CONTRIBUCIÓN" de la documentación del repositorio para agregar nuevo código.
Contacte con nosotros si tiene alguna pregunta.
Además, los usuarios pueden acceder a documentación, a tutoriales y a un foro de desarrolladores activo a través del Centro de recursos de BioNeMo, mientras que los clientes empresariales pueden abrir tickets de soporte a través de NVIDIA AI Enterprise.