Accelerare le pipeline di scoperta di farmaci con l'IA
Strumenti IA a disposizione di ogni scienziato per la ricerca farmacologica
NVIDIA Clara
Crea con modelli IA open source
Clara è una famiglia di modelli fondamentali di IA, strumenti e ricette open source per la ricerca biomedica. Clara include modelli di base IA per l'omica, le strutture proteiche e molecolari, l'imaging, l'anatomia 3D, la robotica chirurgica e i gemelli digitali per le simulazioni basate sulla fisica. Sono creati utilizzando i principali set di dati aperti per la clinica, l'imaging e la biologia.
Clara si integra direttamente con lo stack software IA di NVIDIA. È completo di checkpoint pre-addestrati e nuove architetture di modelli, ricette di addestramento, set di dati aperti e strumenti selezionati e framework di benchmarking e valutazione unificati.
NVIDIA BioNeMo Framework
Scala i modelli IA con BioNeMo Framework
BioNeMo Framework è un framework di machine learning open source per la creazione e l'addestramento di modelli di deep learning per il settore biofarmaceutico.
Accelerando gli aspetti più costosi e lunghi dello sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale, i costruttori di questi modelli, che effettuano ricerche biomolecolari con dati su DNA, RNA e proteine, possono accedere a strumenti per raggiungere nuovi traguardi nella ricerca.
La piattaforma include ricette di addestramento selezionate, caricatori di dati e architetture di modelli di IA di esempio pre-addestrate e ottimizzate, specifiche per dominio e accelerate per ottenere le migliori prestazioni, che semplificano e velocizzano la creazione di modelli di intelligenza artificiale.
Blueprint NVIDIA AI
Crea applicazioni di IA generativa per la ricerca farmacologica con flussi di lavoro IA pre-addestrati
I blueprint NVIDIA BioNeMo sono flussi di lavoro di riferimento pre-addestrati progettati per le applicazioni di IA generativa nella ricerca farmacologica, che offrono ai team biofarmaceutici una base per accelerare la ricerca e l'innovazione.
Per le organizzazioni biofarmaceutiche che desiderano integrare l'IA, questi blueprint includono codice di riferimento, strumenti e una documentazione completa per personalizzare e distribuire flussi di lavoro su misura in base a dati proprietari e a pipeline terapeutiche uniche.
I volani di dati che ne derivano migliorano le prestazioni dei modelli nel corso del tempo, fornendo informazioni più approfondite e accelerando la ricerca. I blueprint BioNeMo consentono al settore biofarmaceutico di semplificare l'innovazione e sfruttare il potenziale dell'IA nello sviluppo di farmaci.
Microservizi NIM di NVIDIA
Inferenza IA ottimizzata per applicazioni scalabili nella ricerca farmacologica
NVIDIA BioNeMo NIM™ include un insieme di microservizi IA ottimizzati e di facile utilizzo, realizzati per consentire l'inferenza su scala gigante e nuove capacità di progettazione farmacologica.
Creati per gli sviluppatori di piattaforme computazionali per la ricerca farmacologica e per i data scientist, i microservizi NIM sono costruiti come container con tutto il necessario per la distribuzione più efficiente e portabile disponibile per una facile integrazione delle API nelle applicazioni IA di livello aziendale.
I microservizi NIM aumentano l'efficienza e l'innovazione dei flussi di lavoro della ricerca farmacologica, riducendo al contempo il costo totale di proprietà e il time-to-market delle scoperte basate sull'intelligenza artificiale.
NVIDIA CUDA-X per il settore biofarmaceutico
Fondamenta accelerate da GPU per l'IA molecolare
Le librerie NVIDIA CUDA-X™ forniscono moduli di codice drop-in che accelerano i livelli a maggior intensità di calcolo all'interno dei modelli IA biomolecolare di oggi, in modo che i ricercatori possano innovare più velocemente.
cuEquivariance è una libreria NVIDIA Python progettata per facilitare la costruzione di reti neurali equivarianti ad alte prestazioni utilizzando prodotti tensori segmentati. cuEquivariance ora ha anche ottimizzato i kernel per l'attenzione triangolare e la moltiplicazione dei triangoli per modellare le interazioni a coppie nella predizione della struttura proteica (ad esempio, architetture in stile AlphaFold)
Con modifiche di codice su una riga e integrazioni predefinite tramite binding PyTorch e Jax, scambiare le fasi più costose del flusso di lavoro con i kernel ottimizzati CUDA® è più facile che mai.
Scopri come cuEquivariance può sbloccare nuovi livelli di prestazioni nei tuoi modelli di struttura proteica, chimica generativa e dinamica molecolare.
Ulteriori tecnologie
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Documentazione
Trova una raccolta di documenti, guide, manuali, istruzioni e altro ancora nell'hub di documentazione NVIDIA BioNeMo.
Aggiornamenti dei prodotti
Ricevi notifiche su nuove versioni, correzioni di bug, aggiornamenti essenziali di sicurezza e molto altro ancora per il settore biofarmaceutico.
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FAQ
NVIDIA BioNeMo è una piattaforma IA progettata per scalare lo sviluppo e la distribuzione dell'IA nei settori della chimica e della biologia. Fornisce ai ricercatori e agli sviluppatori di farmaci un modo semplice e veloce per creare e integrare applicazioni di IA generativa all'avanguardia in tutta la pipeline della ricerca farmacologica, dall'identificazione dei target all'ottimizzazione dei lead. La piattaforma offre flussi di lavoro per la previsione della struttura proteica in 3D, la progettazione de novo, lo screening virtuale, il docking e la previsione delle proprietà.
BioNeMo è una piattaforma in continua evoluzione per la biologia digitale, che fornisce accesso alle più recenti librerie accelerate e modelli di base per l'IA generativa. Ricercatori e sviluppatori possono facilmente adottare e adattare librerie e modelli nel framework open source BioNeMo e distribuire rapidamente flussi di lavoro accelerati con i microservizi NIM e i blueprint.
- NVIDIA BioNeMo Framework è una raccolta di strumenti e librerie di programmazione che semplifica la creazione di modelli di IA biomolecolari, accelerando le fasi più lunghe e costose della ricerca farmacologica computazionale.
- I microservizi NVIDIA NIM sono una serie di microservizi ottimizzati, intuitivi e portabili, progettati per gli scienziati biomolecolari che hanno bisogno di un'inferenza di modelli IA sicura e affidabile nella ricerca farmacologica.
NVIDIA BioNeMo Framework: gli utenti possono accedere a BioNeMo Framework in due modi. NVIDIA offre l'uso di livello aziendale di BioNeMo con una licenza NVIDIA AI Enterprise, la quale comprende un container BioNeMo tramite NVIDIA GPU Cloud, un ambiente che fornisce agli sviluppatori e ai ricercatori aziendali una toolchain sicura e scalabile per creare flussi di lavoro biomolecolari. La versione open source di BioNeMo utilizzata da ricercatori e data scientist può essere installata da GitHub, inclusi tutti i suoi componenti.
Modelli preaddestrati: BioNeMo Framework offre ricette BioNeMo che mostrano un esempio di implementazione dell'architettura compatibile con Transformer Engine e consentono anche test e ottimizzazione semplici. Gli utenti sono incoraggiati a estendere le proprie implementazioni utilizzando le ricette di BioNeMo come tutorial.
I microservizi BioNeMo NIM offrono vari checkpoint ottimizzati come Evo2 (IA generativa genomica), GenMol (generazione di molecole), DiffDock (docking) e altri, ognuno dei quali supporta le rispettive attività biomolecolari.
Scopri l'elenco più recente dei requisiti di sistema per BioNeMo Framework nella pagina Container del catalogo NGC.
Scopri i requisiti di sistema più recenti per i microservizi NIM nella Documentazione API NVIDIA.
Il codice di BioNeMo Framework è concesso in licenza con Apache 2.0, mentre i container NGC ufficiali sono disciplinati dall'accordo di prodotto NVIDIA AI (e può essere coperto da una licenza NVIDIA AI Enterprise per uso commerciale).
NVIDIA BioNeMo espone i suoi modelli attraverso librerie, API e microservizi NIM containerizzati, consentendo ai team di chiamare la previsione della struttura, la chimica generativa e altre funzioni direttamente dalle loro pipeline di scoperta dei farmaci stabilite.
Lancio il container BioNeMo Framework o clona il repository GitHub, indica una configurazione YAML ai tuoi dati, aggiungi un restore_from_path (o equivalente) per caricare i pesi esistenti ed esegui lo script di addestramento fornito per pre-addestrare o ottimizzare un modello.
Poiché BioNeMo Framework è ospitato apertamente su GitHub, gli sviluppatori possono creare una copia del repository e inviare pull request in base alle linee guida "CONTRIBUTING" della documentazione del repository per aggiungere nuovo codice.
In caso di domande, contattaci.
Inoltre, gli utenti possono accedere alla documentazione, ai tutorial e a un forum per sviluppatori attivo tramite il BioNeMo Resources Hub, mentre i clienti aziendali possono aprire ticket di supporto tramite NVIDIA AI Enterprise.