No se pierda estas próximas sesiones en el GTC.
Las soluciones impulsadas por NVIDIA permiten que las empresas farmacéuticas mejoren el análisis, la eficiencia y la escalabilidad en los proyectos de descubrimiento de fármacos, desde la investigación de bases de datos aparentemente interminables de moléculas hasta la simulación de la interacción de estas moléculas con la compleja bioquímica del cuerpo humano.
La Conferencia para la Era de la IA y el Metaverso
Conferencia para desarrolladores 20-23 de marzo | Keynote 21 de marzo
AI-Powered Drug Discovery
Large language models (LLMs) are revolutionizing drug discovery. Protein structure prediction, powerful embeddings, and biomolecular generation are being enabled by advances connected to LLMs. Learn about the latest advances in AI for drug discovery and how NVIDIA AI cloud services help you to train and deploy state-of-the-art models for your drug discovery pipelines.
Multimodal Deep Learning for Protein Engineering
Engineered proteins play increasingly essential roles in industries and applications spanning pharmaceuticals, agriculture, specialty chemicals, and fuel. Machine learning could enable an unprecedented level of control in protein engineering for therapeutic and industrial applications. Large self-supervised models pre-trained on millions of protein sequences have recently gained popularity in generating embeddings of protein sequences for protein property prediction. However, protein datasets contain information in addition to sequence that can improve model performance. We'll cover pre-trained models that use both sequences, structures, and annotations to predict protein function or to generate functional protein sequences.
BioNeMo on DGX: A Transformative Platform to Accelerate Biologics Discovery
Amgen is dramatically accelerating the pace of R&D through digital innovations in our wet and dry labs. Pre-training large biomolecular language models on proprietary data is a critical part of our overall strategy. NVIDIA's BioNeMo framework running on DGX has enabled us to move further and faster than would have been possible in any other environment. I'll discuss our high-level approach to the generative design of biologics, the unique challenges associated with therapeutic proteins that necessitate pre-training custom models, and our use of BioNeMo running on DGX to train those models.
Nuevas Fronteras en la Investigación para el Descubrimiento de Fármacos
Reimaginando el Descubrimiento de Fármacos con Biología Computacional
Los nuevos medicamentos son cada vez más costosos de comercializar. Descubra cómo la inteligencia artificial y la computación acelerada están mejorando cada fase del descubrimiento de fármacos con información más rápida y precisa.
Las Redes Neuronales Transformadoras Aceleran el Descubrimiento de Fármacos
Desde los principales desafíos de la industria y casos de uso hasta aplicaciones para combatir COVID-19, esta perspectiva de IDC destaca todo lo que necesita saber sobre la creciente importancia de las redes neuronales en el descubrimiento de fármacos.
Entos Transforma el Descubrimiento y el Diseño de Fármacos
NVIDIA Clara Discovery está impulsando un nuevo enfoque de machine learning que permite una aceleración mil veces mayor en la predicción de propiedades moleculares para desarrollar terapias de próxima generación.
Los Investigadores Buscan las Llaves Atómicas para Destrabar el COVID-19
Gracias a las GPU de NVIDIA en Azure, UC Riverside estudia las fuerzas cuánticas para determinar las probabilidades de un virus para vincularse con un ligando, lo que acelera el trabajo de las empresas farmacéuticas en la búsqueda de tratamientos.
Descubrimiento de Fármacos Más Rápido y Rentable en la Etapa Preclínica
Schrödinger, mediante su plataforma con GPU, ayuda a las empresas farmacéuticas a mejorar la velocidad y la precisión del descubrimiento de fármacos.
Química Computacional en GTC
En GTC, expertos de instituciones líderes como la Universidad de Washington, la Universidad de Toronto, AstraZeneca y nuevas empresas innovadoras como Entos comparten sobre el futuro de la inteligencia artificial y el deep learning para el descubrimiento de fármacos.
Webinars Más Recientes Sobre el Descubrimiento de Fármacos
Aplicaciones, Métodos y Descubrimiento de Fármacos Acelerados por GPU
En este webinar, conocerás la forma en que las simulaciones dinámicas moleculares y la química computacional impulsada por IA juegan un rol clave en la lucha contra el COVID-19, ya que proporcionan información a escala atómica a los mecanismos virales. Esto incluye la fusión entre el virus y las células, la función proteica del virus y, en última instancia, las terapias posibles.
Potenciar la Investigación Sobre el COVID-19 con DGX A100
El Laboratorio Nacional Argonne forma parte del Consorcio de HPC para el COVID-19 y es el primer organismo en comprar una NVIDIA DGX™ A100 en mayo de 2020. Aprovecha este sistema para ayudar a los investigadores a explorar los tratamientos y las vacunas para el COVID-19, además de la expansión del virus.
Obtén más información sobre el progreso que logró el Laboratorio Nacional Argonne y la forma en que otros sistemas acelerados por GPU del consorcio se usan en diversos proyectos de investigación.
Soluciones para Cada Etapa del Descubrimiento de Fármacos
NVIDIA Clara™ Discovery, una plataforma computacional de descubrimiento de fármacos acelerada por GPU, combina inteligencia artificial, análisis de datos, simulación y visualización para respaldar los workflows interdisciplinarios en el diseño y desarrollo de fármacos. Con Clara Discovery, los investigadores pueden aplicar aplicaciones informáticas de alto rendimiento, modelos de IA previamente entrenados y frameworks específicos de dominio en las áreas de genómica, determinación de la estructura de proteínas, detección virtual de drogas, imágenes médicas, procesamiento del lenguaje natural y más.
Evaluación de Protocolos de Ensayos Clínicos e Inteligencia Empresarial
Utilizando NVIDIA AI, la tecnología de tabla inteligente de Vyasa, Synapse, aplica automáticamente análisis de texto con tecnología de deep learnng para extraer información de documentos PDF de ensayos clínicos en una hoja de cálculo fácil de navegar. En milisegundos, la IA encuentra datos estructurados dentro de documentos no estructurados respondiendo preguntas relacionadas con el conjunto de datos que se analiza con una precisión de consulta de más del 97 por ciento. En lugar de 10 días para ingerir manualmente decenas de miles de puntos de datos, Vyasa reduce el tiempo de análisis en un 90 por ciento, hasta un día.
Predicción de Propiedades Químicas con Precisión Experimental
La plataforma computacional avanzada de Schrödinger, impulsada por GPU NVIDIA, para el diseño y descubrimiento de fármacos combina el modelado basado en la física con el machine learning para evaluar de forma rápida y precisa miles de millones de moléculas para acelerar el descubrimiento de fármacos. Las principales empresas farmacéuticas y de biotecnología utilizan la plataforma de Schrödinger para el descubrimiento de fármacos preclínicos a fin de explorar un vasto espacio químico para identificar moléculas novedosas de alta calidad más rápidamente y a un costo menor en comparación con los métodos tradicionales.
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