Não perca estas próximas sessões no GTC.
Seja na consulta de um banco de dados de moléculas aparentemente infinito ou na simulação do modo de interação das moléculas com a bioquímica complexa do corpo humano, as soluções com tecnologia NVIDIA oferecem às empresas farmacêuticas a possibilidade de melhorar a análise, a eficiência e a escalabilidade dos projetos de descoberta de medicamentos.
A Conferência para a Era da IA e do Metaverso
Conferência dos Desenvolvedores 20-23 de março | Keynote 21 de março
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.
Novos Desafios nas Pesquisas de Descoberta de Medicamentos
Reimaginando a Descoberta de Medicamentos com Biologia Computacional
Novos medicamentos são cada vez mais caros para serem colocados no mercado. Aprenda como a AI e a computação acelerada estão melhorando cada fase da descoberta de medicamentos com insights mais rápidos e precisos.
Redes Neurais Transformadoras Aceleram a Descoberta de Medicamentos
Dos principais desafios da indústria e casos de uso a aplicações para combater o COVID-19, esta Perspectiva do IDC destaca tudo o que você precisa saber sobre a crescente importância das redes neurais na descoberta de medicamentos.
Entos Transforma a Descoberta e o Design de Medicamentos
O NVIDIA Clara Discovery está impulsionando uma nova abordagem de machine learning que permite uma aceleração mil vezes maior na previsão de propriedades moleculares para o desenvolvimento de terapêuticas de última geração.
Pesquisadores Procuram Soluções Atômicas para Conter a COVID-19
Com as GPUs NVIDIA no Azure, a UC Riverside investiga as forças quânticas para determinar a probabilidade de um vírus interagir com um ligante, acelerando o trabalho de empresas farmacêuticas na busca de tratamentos.
Descoberta Pré-clínica de Medicamentos Mais Rápida e Econômica
A Schrödinger usa uma plataforma com tecnologia de GPU para ajudar empresas farmacêuticas a aumentar a velocidade e a precisão dos projetos de descoberta de medicamentos.
Química Computacional no GTC
No GTC, especialistas de instituições importantes como a University of Washington, University of Toronto, AstraZeneca e startups inovadoras como a Entos compartilham sobre o futuro da AI e do deep learning para a descoberta de medicamentos.
Webinars Mais Atuais sobre Descoberta de Medicamentos
Métodos e Aplicações da Descoberta de Medicamentos Acelerada por GPU
Neste webinar, você verá como as simulações da dinâmica molecular e a química computacional com tecnologia fornecida por AI estão sendo fundamentais no combate à COVID-19, disponibilizando informações em escala atômica sobre os mecanismos virais, inclusive a entrada do vírus nas células, a função das proteínas virais e, por fim, os possíveis tratamentos.
Impulsionando a Pesquisa do COVID-19 com DGX A100
O Argonne National Labs, como parte do Consórcio HPC para pesquisa do COVID-19 e o primeiro a adquirir a NVIDIA DGX™ A100 em maio deste ano, está usando seu sistema para ajudar os pesquisadores a explorar os tratamentos, as vacinas e as formas de se impedir a propagação do vírus.
Saiba mais sobre o progresso alcançado pelo Argonne National Labs e como outros sistemas acelerados por GPU do consórcio estão sendo usados em vários projetos de pesquisa.
Soluções para Todas as Fases da Descoberta de Medicamentos
NVIDIA Clara™ Discovery, uma plataforma computacional de descoberta de medicamentos acelerada por GPU, combina AI, análise de dados, simulação e visualização para suportar workflows interdisciplinares em design e desenvolvimento de medicamentos. Usando Clara Discovery, os pesquisadores podem usar aplicações de computação de alto desempenho, modelos de AI pré-treinados e estruturas de aplicações específicas de domínio nas áreas de genômica, determinação da estrutura de proteínas, triagem virtual de drogas, imagens médicas, processamento de linguagem natural e muito mais.
Avaliação de Protocolo de Ensaio Clínico e Inteligência de Negócios
Usando NVIDIA AI, a tecnologia de mesa inteligente da Vyasa, Synapse, aplica automaticamente análises de texto baseadas em deep learning para extrair insights de documentos PDF de testes clínicos em uma planilha fácil de navegar. Em milissegundos, a AI encontra dados estruturados em documentos não estruturados, respondendo a perguntas relacionadas ao conjunto de dados sendo analisado com mais de 97 por cento de precisão de consulta. Em vez de 10 dias para ingerir manualmente dezenas de milhares de pontos de dados, o Vyasa diminui o tempo de análise em 90 por cento, para um dia.
Predição de Propriedades Químicas com Precisão Experimental
A plataforma computacional avançada de Schrödinger, impulsionada por GPUs NVIDIA, para desenvolvimento e descoberta de medicamentos combina modelagem baseada na física com machine learning para avaliar bilhões de moléculas de maneira rápida e precisa para acelerar a descoberta de medicamentos. As principais empresas farmacêuticas e de biotecnologia usam a plataforma de Schrödinger para a descoberta de medicamentos pré-clínicos para explorar um vasto espaço químico para identificar novas moléculas de alta qualidade mais rapidamente e a um custo menor em comparação com os métodos tradicionais.
Saiba as Notícias Mais Atuais da NVIDIA sobre Descoberta de Medicamentos