AI で創薬パイプラインを高速化
創薬に携わるすべての科学者のための AI ツール
NVIDIA Clara
オープンソースの AI モデルで構築する
Clara は、生物医学研究向けのオープンソースの AI 基盤モデル、ツール、レシピのファミリです。 Clara は、オミクス、タンパク質と分子構造、画像処理、3D 解剖学、手術ロボティクス、物理学に基づくシミュレーション向けのデジタル ツインなどの AI 基盤モデルを搭載しています。 これらは、業界をリードするオープンな臨床、画像処理、生物学的データセットを使用して構築されています。
Clara は、NVIDIA の AI ソフトウェア スタックと直接統合されます。 事前学習済みのチェックポイントと新しいモデル アーキテクチャ、トレーニング レシピ、厳選されたオープン データセットとツール、統合ベンチマークと評価のフレームワークを備えています。
NVIDIA BioNeMo フレームワーク
BioNeMo フレームワークで AI モデルのスケーリングを実現
BioNeMo フレームワークは、バイオ医薬品向けのディープラーニング モデルの構築とトレーニングのためのオープンソース機械学習フレームワークです。
AI モデル開発において最もコストと時間のかかる部分を高速化することで、DNA、RNA、タンパク質データを用いた生体分子研究を行う AI モデルの開発者は、研究を新たな高みへとスケールするためのツールにアクセスできます。
このプラットフォームには、厳選されたトレーニング レシピ、データ ローダー、最高のパフォーマンスを発揮するために分野特化型で高速化された事前学習済み AI モデルアーキテクチャが含まれており、AI モデル構築をより迅速かつシンプルにします。
NVIDIA AI Blueprint
事前学習済み AI ワークフローで創薬のための生成 AI アプリケーションを構築
NVIDIA BioNeMo Blueprint は、創薬における生成 AI アプリケーション向けに設計された事前学習済みのリファレンス ワークフローであり、バイオ医薬品チームに研究とイノベーションを高速化するための基盤を提供します。
AI の統合を求めるバイオ医薬品企業向けに、これらのブループリントには独自データと固有の治療パイプラインに合わせたワークフローをカスタマイズしデプロイするための参照コード、ツール、包括的なドキュメントが含まれています。
結果として得られるデータ フライホイールにより、時間の経過とともにモデルのパフォーマンスを向上させ、より深いインサイトを得るとともに発見を促進させます。BioNeMo Blueprint により、バイオ医薬品企業はイノベーションを効率化し、医薬品開発における AI の可能性を最大限に引き出すことができます。
NVIDIA NIM マイクロサービス
スケーラブルな創薬アプリケーションのために最適化された AI 推論
NVIDIA BioNeMo NIM™ には、ギガスケールの推論を可能にし、創薬デザインに新たな性能をもたらすために構築された、最適化された使いやすい AI マイクロサービス一式が含まれています。
創薬プラットフォームの開発者とデータ サイエンティスト向けに構築された NIM マイクロサービスは、エンタープライズ グレードの AI アプリケーションへの簡単な API 統合に利用できる最も効率的でポータブルな展開に必要なすべてを備えたコンテナーとして構築されています。
NIM マイクロサービスは、創薬ワークフローの効率性とイノベーションを高めると同時に、AI による発見にかかる総所有コストと市場投入までの時間を削減します。
バイオ医薬品向け NVIDIA CUDA-X
GPU で高速化された分子 AI の構成要素
NVIDIA CUDA-X™ ライブラリは、今日の生体分子 AI モデルで最も計算負荷の高い層を高速化するドロップイン コード モジュールを提供します。これにより、研究者はより迅速にイノベーションを推進できます。
cuEquivariance は、セグメント化されたテンソル製品を使用して、高性能な同変ニューラル ネットワークの構築を容易にするために設計された NVIDIAの Python ライブラリです。cuEquivariance は、タンパク質構造予測 (AlphaFold スタイルのアーキテクチャなど) におけるペア間の相互作用をモデル化する三角形アテンションと三角形乗算の最適化されたカーネルも備えています。
「1 行のコード変更」と PyTorch および Jax バインディングによるすぐに使える統合により、CUDA® に最適化されたカーネルでワークフローの最もコストのかかるステップを切り替えることがこれまで以上に簡単になります。
cuEquivariance が、どのようにタンパク質構造、生成化学、分子力学モデルにおいて新しい性能レベルを発揮するかをご覧ください。
関連テクノロジ
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関連ドキュメント
NVIDIA BioNeMo Document Hub には、ドキュメント、ガイド、マニュアル、使用方法など各種資料が集約されています。
製品アップデート
バイオ医薬品関連の新リリース、バグ修正、重要なセキュリティ アップデートなどの通知を受け取ります。
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ご質問がありますか? ヘルスケア関連の担当者がサポートいたします。
FAQ
NVIDIA BioNeMo は、化学と生物学の分野における AI 開発とデプロイの規模を拡大するために設計された AI プラットフォームです。創薬の研究者や開発者に対して、ターゲットの特定からリードの最適化に至るまで、創薬パイプライン全体にわたって最先端の生成 AI アプリケーションを構築および統合するための迅速かつ容易な方法を提供します。このプラットフォームには、3D タンパク質構造予測、de novo 設計、バーチャル スクリーニング、ドッキング、特性予測のためのワークフローが含まれます。
BioNeMo は、デジタル生物学向けの継続的に進化するプラットフォームであり、生成 AI 向けの最新の高速化ライブラリと基盤モデルへのアクセスを提供します。 研究者や開発者は、オープンソースの BioNeMo フレームワークでライブラリとモデルを簡単に採用・適応させ、BioNeMo NIM マイクロサービスとブループリントで高速化されたワークフローを迅速にデプロイできます。
- NVIDIA BioNeMo フレームワークは、生体分子 AI モデルの構築を効率化し、コンピュテーション創薬の最も時間とコストのかかる段階を高速化する、プログラミング ツールとライブラリのコレクションです。
- NVIDIA NIM マイクロサービスは、安全で信頼性の高い AI モデル推論を必要とする 創薬に携わる生体分子科学者向けに設計された、最適化された使いやすい一連のポータブル マイクロサービスです。
NVIDIA BioNeMo フレームワーク: ユーザーは 2 つの方法で BioNeMo フレームワークにアクセスできます。 NVIDIA AI Enterprise ライセンスを使用して BioNeMo をエンタープライズグレードで使用できる NVIDIA のサービスでは、NVIDIA GPU Cloud 経由で BioNeMo コンテナーを提供しています。これにより、エンタープライズの開発者や研究者は、安全でスケーラブルなツールチェーンを使用して生体分子ワークフローを構築することができます。研究者やデータ サイエンティストが使用する BioNeMo のオープンソース版は、GitHub からインストールでき、すべてのコンポーネントが含まれています。
事前学習済みモデル: BioNeMo フレームワークは、Transformer Engine 互換アーキテクチャの実装例を示す BioNeMo レシピを提供し、テストとファインチューニングの簡単な方法を提供します。 ユーザーは、BioNeMo レシピをチュートリアルとして使用して、独自の実装をすることを推奨します。
BioNeMo NIM マイクロサービスは、Evo2 (ゲノム生成 AI)、GenMol (分子生成)、DiffDock (ドッキング) など、さまざまな最適化されたチェックポイントを提供し、それぞれが個別の生体分子タスクをサポートします。
BioNeMo フレームワークの最新のシステム要件リストについては、NGC Catalog の コンテナー ページをご覧ください。
NIM マイクロサービスの最新のシステム要件については、NVIDIA API ドキュメントをご覧ください。
BioNeMo フレームワーク コードは、Apache 2.0 の下でライセンスされており、公式の NGC コンテナーは、NVIDIA AI 製品契約 (NVIDIA AI Product Agreement) に準拠しています (商業的使用の場合、NVIDIA AI Enterprise ライセンスで適用されます)。
NVIDIA BioNeMo は、ライブラリ、API、コンテナー化された NIM マイクロサービスを通じてモデルを公開し、チームは構造予測、生成化学、その他の機能を、確立された創薬パイプラインから直接呼び出すことができます。
BioNeMo フレームワーク コンテナーを追加するか、GitHub リポジトリをクローンし、YAML コンフィギュレーションでデータにアクセスし、restore_from_path (または同等のもの) を追加して既存の重みをロードし、提供されたトレーニング スクリプトを実行してモデルの事前学習またはファインチューニングを行います。
BioNeMoフレームワークは、GitHub でオープンにホストされているため、開発者はリポジトリをフォークし、リポジトリ ドキュメントの「貢献」ガイドラインに従ってプル リクエストを送信して新しいコードを追加できます。
ご質問がある場合は、お問い合わせください。
さらに、ユーザーは、BioNeMo Resources Hub からドキュメント、チュートリアル、活発な開発者フォーラムにアクセスできます。また、エンタープライズのお客様は、NVIDIA AI Enterprise からサポート チケットを開くことができます。