Accélérer les pipelines de découverte de médicaments avec l'IA
Plateforme de développement pour la biologie et la découverte de médicaments basées sur l'IA
NVIDIA Clara
Créez avec des modèles et des jeux de données d'IA open source
NVIDIA Clara™ est une gamme de modèles fondamentaux, d'outils et de recettes d'IA open source pour la recherche biomédicale. Clara inclut des modèles fondamentaux d'IA pour l'omique, les structures de protéines et de molécules, l'imagerie, l'anatomie 3D, la robotique chirurgicale et les jumeaux numériques dans le cadre de simulations basées sur la physique. Ces modèles sont développés à partir des principaux jeux de données cliniques, d'imagerie et biologiques ouverts.
Clara s'intègre directement à la pile logicielle IA de NVIDIA. Elle comprend des points de contrôle pré-entraînés et des architectures de modèles novatrices, des recettes d'entraînement, des ensembles de données ouvertes et des outils sélectionnés, ainsi que des cadres de référence et d'évaluation unifiés.
Framework et recettes NVIDIA BioNeMo
Entraînez et personnalisez des modèles pour la biopharmacie
Le framework NVIDIA BioNeMo™ est un framework d'apprentissage automatique open-source pour la création et l'entraînement de modèles de Deep Learning pour la biopharmacie.
En accélérant les aspects les plus coûteux et les plus longs du développement de modèles d'IA, les concepteurs de modèles d'IA qui mènent des recherches biomoléculaires avec des données ADN, ARN et protéiniques peuvent accéder à des outils qui leur permettent de faire évoluer leurs recherches.
La plateforme comprend des recettes de formation sélectionnées, des chargeurs de données et des exemples d'architecture de modèles d'IA optimisées et pré-entraînées, des spécifiques à chaque domaine et accélérées pour offrir les meilleures performances, ce qui rend la création de modèles d'IA plus rapide et plus simple.
Modèles d'IA de NVIDIA
Développez des applications d'IA générative pour la découverte de médicaments avec les workflows pré-entraînés par l'IA
Les modèles NVIDIA BioNeMo sont des workflows de référence pré-entraînés, conçus pour les applications d'IA générative pour la découverte de médicaments. Ils offrent aux équipes de biopharmacie une base pour accélérer la recherche et l'innovation.
Pour les organisations du secteur de la biopharmacie qui cherchent à intégrer l'IA, ces modèles incluent un code de référence, des outils et une documentation complète leur permettant de personnaliser et de déployer des workflows adaptés à des données propriétaires et à des pipelines thérapeutiques uniques.
Ces volants d'inertie améliorent les performances des modèles au fil du temps, ce qui permet de générer des éclairages plus approfondis et d'accélérer les découvertes. Les modèles BioNeMo permettent aux équipes de biopharmacie de rationaliser l'innovation et de libérer le potentiel de l'IA pour le développement de médicaments.
Microservices NVIDIA NIM
Inférence de l'IA optimisée pour les applications évolutives de découverte de médicaments
NVIDIA BioNeMo NIM™ comprend un ensemble de microservices IA optimisés et faciles à utiliser permettant une inférence à grande échelle et de nouvelles capacités dans la conception de médicaments.
Conçus pour les développeurs de plateformes informatiques de découverte de médicaments et les scientifiques spécialisés dans les données, les microservices NIM sont construits sous forme de conteneurs qui fournissent tout le nécessaire pour un déploiement portable et efficace, comprenant l'intégration d'API dans des applications d'IA de niveau entreprise.
Les microservices NIM augmentent l'efficacité et l'innovation des workflows de découverte de médicaments, tout en réduisant le coût total de possession et les délais de mise sur le marché des découvertes basées sur l'IA.
NVIDIA CUDA-X pour BioPharma
Outils et bibliothèques accélérés par GPU pour l'IA moléculaire
Les bibliothèques NVIDIA CUDA-X™ fournissent des modules de code prêts à l'emploi qui accélèrent les couches les plus gourmandes en calcul des modèles d'IA biomoléculaire actuels, et ce afin que les chercheurs puissent innover plus rapidement.
cuEquivariance est une bibliothèque Python de NVIDIA conçue pour faciliter la construction de réseaux neuronaux équivariants haute performance à l'aide de produits tensoriels segmentés. cuEquivariance dispose également de noyaux optimisés pour l'attention triangulaire et la multiplication triangulaire afin de modéliser les interactions par paires dans la prédiction de la structure des protéines (par exemple, les architectures de type AlphaFold).
Les modifications de code en une ligne et les intégrations prêtes à l'emploi grâce aux liaisons PyTorch et Jax facilitent plus que jamais la substitution des étapes les plus coûteuses d'un flux de travail par des noyaux optimisés grâce à CUDA®.
cuEquivariance débloque de nouveaux niveaux de performance en matière de structure protéique, de chimie générative et de dynamique moléculaire.
Technologies supplémentaires
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Documentation
Retrouvez une collection de documents, guides, manuels, tutoriels et bien plus encore dans le centre de documentation NVIDIA BioNeMo.
Mises à jour des produits
Restez informé sur les nouveautés, les corrections de bugs, les mises à jour de sécurité critiques pour la biopharmacie et bien plus encore.
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FAQs
NVIDIA BioNeMo est une plateforme de développement ouverte pour la biologie et la découverte de médicaments pilotées par l'IA. Il regroupe des modèles, des outils et des jeux de données ouverts tout au long du cycle de vie de l'IA, permettant aux chercheurs et aux développeurs de créer, de personnaliser et de déployer des applications d'IA pour la recherche biologique et la découverte de médicaments. BioNeMo permet des flux de travail en laboratoire qui ferment la boucle de rétroaction entre l'expérimentation et l'IA, en utilisant des données expérimentales pour améliorer l'intelligence des modèles, les prévisions et les informations scientifiques en continu.
- Le framework NVIDIA BioNeMo est une collection d'outils de programmation et de bibliothèques qui simplifient le développement et l'adaptation de modèles d'IA biomoléculaire, accélérant les étapes les plus longues et les plus coûteuses de la découverte computationnelle de médicaments.
- Le NVIDIA NIM est un ensemble de microservices optimisés, faciles à utiliser et portables, conçus pour les scientifiques biomoléculaires spécialisés dans la découverte de médicaments et ayant besoin d'une inférence de modèle IA sécurisée et fiable.
Framework NVIDIA BioNeMo : les utilisateurs peuvent accéder au framework BioNeMo de deux façons. L'offre de NVIDIA pour une utilisation d'entreprise de BioNeMo avec une licence NVIDIA AI Enterprise propose le conteneur BioNeMo via le catalogue NVIDIA NGC™, qui fournit aux développeurs et aux chercheurs d'entreprise une chaîne d'outils sécurisée et évolutive pour créer des workflows biomoléculaires. La version open-source de BioNeMo que les chercheurs et data scientists utilisent est disponible pour l'installation à partir de GitHub, et comprend tous ses composants.
Modèles pré-entraînés : le framework BioNeMo fournit des recettes BioNeMo qui montrent des exemples de mise en œuvre de l'architecture compatible avec Transformer Engine, tout en facilitant les tests et le réglage fin. Les utilisateurs sont encouragés à étendre leurs propres implémentations en utilisant les recettes BioNeMo sous forme de didacticiels.
Les microservices BioNeMo NIM offrent divers points de contrôle optimisés tels que Evo2 (IA générative génomique), GenMol (génération de molécules), DiffDock (amarrage), et d'autres, chacun prenant en charge leurs tâches biomoléculaires respectives.
Consultez la dernière liste des exigences système pour le framework BioNeMo sur la page Conteneur du catalogue NGC.
Découvrez les dernières exigences requises pour les microservices NIM dans la documentation sur les API de NVIDIA.
Le code de BioNeMo Framework est sous licence Apache 2.0, tandis que les conteneurs NGC officiels sont régis par le contrat de produits d'IA NVIDIA (et peuvent être couverts par une licence NVIDIA AI Enterprise pour une utilisation commerciale).
NVIDIA BioNeMo expose ses modèles grâce à des bibliothèques, des API et des microservices NIM conteneurisés, permettant aux équipes d'appeler la prédiction structurelle, la chimie générative et d'autres fonctions directement à partir de leurs pipelines de découverte de médicaments établis.
Lancez le conteneur BioNeMo framework ou clonez le référentiel GitHub, pointez une configuration YAML vers vos données, ajoutez un restore_from_path (ou équivalent) pour charger les poids existants et exécutez le script d'entraînement fourni pour pré-entraîner ou affiner un modèle.
Comme le framework BioNeMo est hébergé ouvertement sur GitHub, les développeurs peuvent créer une fourche du dépôt et soumettre des demandes d'extraction conformément aux directives « CONTRIBUTING » de la documentation du dépôt afin d'ajouter du nouveau code.
Veuillez nous contacter si vous avez des questions.
En outre, les utilisateurs peuvent accéder à la documentation, à des didacticiels et à un forum actif de développeurs via le centre de ressources BioNeMo, tandis que les entreprises clientes peuvent ouvrir des tickets d'assistance via NVIDIA AI Enterprise.