Aceleración de los Pipelines de Descubrimiento de Fármacos con IA
Plataforma de Desarrollo para la Biología y el Descubrimiento de Fármacos Impulsados por IA
NVIDIA Clara
Desarrolle con Modelos y Conjuntos de Datos de IA de Código Abierto
NVIDIA Clara™ es una familia de modelos fundacionales de IA de código abierto, herramientas y recetas para la investigación biomédica. Clara incluye modelos fundacionales de IA para ómicas, estructuras de proteínas y moléculas, generación de imágenes, anatomía 3D, robótica quirúrgica y gemelos digitales para simulaciones basadas en física. Fueron hechos con los principales conjuntos de datos abiertos clínicos, de imágenes y biológicos.
Clara se integra directamente con la pila de software de IA de NVIDIA. Se completa con puntos de control preentrenados y novedosas arquitecturas de modelos, recetas de entrenamiento, conjuntos de datos abiertos y herramientas seleccionados, y frameworks de análisis y evaluación unificados.
Framework y Recetas de NVIDIA BioNeMo
Entrene y Personalice Modelos para BioPharma
NVIDIA BioNeMo™ Framework es un framework de machine learning de código abierto para desarrollar y entrenar modelos de deep learning para la industria biofarmacéutica.
Al acelerar los aspectos más costosos y prolongados del desarrollo de modelos de IA, los creadores de modelos de IA que realizan investigación biomolecular con datos de ADN, ARN y proteínas pueden acceder a herramientas para escalar su investigación a nuevos niveles.
La plataforma incluye recetas de entrenamiento seleccionadas, cargadores de datos y ejemplos de arquitecturas de modelos de IA preentrenadas y optimizadas, que son específicas de dominio y aceleradas para obtener el mejor desempeño, lo que acelera y simplifica la creación de modelos de IA.
NVIDIA AI Blueprints
Cree Aplicaciones de IA Generativa para el Descubrimiento de Fármacos con Workflows Preentrenados de IA
NVIDIA BioNeMo Blueprints son workflows de referencia previamente entrenados y diseñados para aplicaciones de IA generativa en descubrimiento de fármacos, que ofrecen a los equipos de biofarmacia una base para acelerar la investigación y la innovación.
Para organizaciones de biofarmacia que buscan integrar la IA, estos blueprints incluyen código de referencia, herramientas y documentación integral para personalizar e implementar workflows adaptados a datos de propiedad exclusiva y pipelines terapéuticos únicos.
Estos volantes de datos resultantes mejoran el desempeño del modelo con el tiempo, lo que impulsa información más profunda y acelera el descubrimiento. BioNeMo Blueprints le permite a la industria biofarmacéutica agilizar la innovación y aprovechar el potencial de la IA en el desarrollo de fármacos.
Microservicios NVIDIA NIM
Inferencia de IA Optimizada para Aplicaciones de Descubrimiento de Fármacos Escalables
NVIDIA BioNeMo NIM™ incluye un conjunto de microservicios de IA optimizados y fáciles de usar que permiten la inferencia a gigaescala y habilitan nuevas capacidades en el diseño de fármacos.
Los microservicios NIM, creados para desarrolladores de plataformas computacionales de descubrimiento de fármacos y científicos de datos, fueron creados como contenedores con todo lo necesario para la implementación más eficiente y portátil disponible, incluida la integración fácil de las API en aplicaciones de IA de nivel empresarial.
Los microservicios NIM aumentan la eficiencia y la innovación de los workflows de descubrimiento de fármacos, a la vez que disminuyen el costo total de propiedad y el tiempo de comercialización de los descubrimientos impulsados por IA.
NVIDIA CUDA-X para el Sector Biofarmacéutico
Herramientas y Bibliotecas Aceleradas por GPU para IA Molecular
Las bibliotecas de NVIDIA CUDA-X™ ofrecen módulos de código integrable que aceleran las capas de computación más intensivas 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 desempeño mediante productos de tensor segmentados. cuEquivariance también optimizó los kernels para la atención triangular y la multiplicación triangular, a fin de modelar las interacciones por pares en la predicción de estructuras de proteínas (por ejemplo, arquitecturas al estilo AlphaFold).
Los cambios de código de una línea y las integraciones listas para usarse, a través de las uniones PyTorch y Jax, facilitan la eliminación de los pasos más costosos de un workflow con kernels optimizados por CUDA®.
cuEquivariance brinda nuevos niveles de desempeño en modelos de estructuras de proteínas, de química generativa y de dinámica molecular.
Tecnologías Adicionales
Empiece Ahora
Documentación
Encuentre una colección de documentos, guías, manuales, instrucciones y más en el Centro de Documentación de NVIDIA BioNeMo.
Actualizaciones de Productos
Reciba notificaciones sobre nuevas versiones, correcciones de errores, actualizaciones de seguridad críticas y más para biofarmacia.
Contáctenos
¿Tiene preguntas? Nuestros expertos en el área de la salud con gusto le ayudarán.
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 en todo el ciclo de vida de la IA, lo que les permite a los investigadores y desarrolladores crear, personalizar e implementar aplicaciones de IA para la investigación biológica y el descubrimiento de fármacos. BioNeMo habilita workflows de “laboratorio en bucle” que cierran el bucle de retroalimentación entre la experimentación y la IA, mediante el uso de datos experimentales para mejorar continuamente la inteligencia de los modelos, las predicciones y la información científica.
- NVIDIA BioNeMo Framework es un conjunto de herramientas de programación y bibliotecas que agilizan la creación de modelos de IA biomolecular, lo que acelera las etapas más lentas y costosas del descubrimiento computacional de fármacos.
- NVIDIA NIM es un conjunto de microservicios optimizados, fáciles de usar y portátiles, diseñados para científicos biomoleculares en descubrimiento de fármacos que necesitan una inferencia de modelos de IA segura y confiable.
NVIDIA BioNeMo Framework: Los usuarios pueden acceder a BioNeMo Framework de dos maneras. La oferta de NVIDIA para el uso de BioNeMo a nivel empresarial, con una licencia de NVIDIA AI Enterprise, ofrece el contenedor BioNeMo a través del catálogo de NVIDIA NGC™, que les proporciona a los desarrolladores e investigadores empresariales una cadena de herramientas segura y escalable para crear workflows biomoleculares. La versión de código abierto de BioNeMo que usan los investigadores y científicos de datos está disponible para la instalación en GitHub, incluidos todos sus componentes.
Modelos preentrenados: BioNeMo Framework ofrece recetas de BioNeMo que muestran ejemplos de implementación de la arquitectura compatible con Transformer Engine y también proporciona pruebas y ajustes fáciles. Se alienta a los usuarios a extender sus propias implementaciones mediante el uso de recetas de BioNeMo como tutoriales.
Los microservicios BioNeMo NIM ofrecen varios puntos de verificación optimizados como Evo2 (IA generativa genómica), GenMol (generación de moléculas), DiffDock (docking) y otros, cada uno de los cuales admite sus respectivas tareas biomoleculares.
Vea la lista más reciente de requisitos del sistema para BioNeMo Framework en la página de Contenedores del Catálogo de NGC.
Vea los requisitos del sistema más recientes para los microservicios NIM en la Documentación de las API de NVIDIA.
El código de BioNeMo Framework está bajo la licencia Apache 2.0, mientras que los contenedores oficiales de NGC se rigen por el NVIDIA AI Product Agreement (y pueden estar cubiertos por una licencia de NVIDIA AI Enterprise para uso comercial).
NVIDIA BioNeMo expone sus modelos a través de bibliotecas, API y microservicios NIM en contenedores, lo que les permite a los equipos hacer llamados de predicción de estructuras, química generativa y otras funciones directamente desde sus pipelines establecidos de descubrimiento de medicamentos.
Ejecute el contenedor de BioNeMo Framework o clone el repositorio de GitHub, señale una configuración de YAML a sus datos, agregue un elemento de configuración de restore_from_path (o equivalente) para cargar los pesos existentes y ejecute el script de entrenamiento proporcionado para preentrenar o ajustar un modelo.
Debido a que BioNeMo Framework está alojado abiertamente en GitHub, los desarrolladores pueden bifurcar el repositorio y enviar solicitudes de extracción bajo las pautas de “CONTRIBUIR”, de la documentación del repositorio, para agregar nuevo código.
Contáctenos con su pregunta.
Además, los usuarios pueden acceder a documentación, tutoriales y un foro activo para desarrolladores a través del Centro de Recursos de BioNeMo, mientras que los clientes empresariales pueden abrir tiquetes de asistencia a través de NVIDIA AI Enterprise.