利用 AI 加速藥物研發流程
採用 AI 技術的生物學與藥物研發開發平台
NVIDIA Clara
利用開源 AI 模型與資料集
NVIDIA Clara™ 是一系列開源的 AI 基礎模型、工具和範例，專為生物醫學研究而設計。Clara 包含適用於基因體學、蛋白質和分子結構、影像、3D 解剖學、手術機器人技術，以及符合物理定律模擬的數位孿生 AI 基礎模型。 採用各大開放式臨床、影像與生物資料集打造。
Clara 直接與 NVIDIA AI 軟體堆疊整合。這個架構一應俱全，包含預先訓練的檢查點、新穎的模型架構、訓練方案、精選的開放式資料集與工具，以及統一的基準測試和評估框架。
NVIDIA BioNeMo 框架與配方
為生物製藥業訓練及自訂模型
NVIDIA BioNeMo™ Framework 這個開源機器學習框架，用於建置及訓練生物製藥業的深度學習模型。
透過加速 AI 模型開發最昂貴且耗時的過程，使用 DNA、RNA 與蛋白質資料進行生物分子研究的 AI 模型製造商可存取工具，將研究規模提升至全新境界。
該平台包含精心策劃的訓練配方、資料載入器，以及預先訓練的最佳化 AI 模型架構範例，不僅是專為特定領域設計，更經過加速，可實現最佳效能，讓建構 AI 模型的過程更快速簡單。
NVIDIA AI Blueprints
利用預先訓練的 AI 工作流程，建構藥物研發適用的生成式 AI 應用系統
NVIDIA BioNeMo Blueprints 是預先訓練的參考工作流程，專為藥物研發領域的生成式 AI 應用程式而設計，為生物製藥團隊提供加速研究與創新的基礎。
對於希望整合 AI 的生物製藥組織，這些藍圖包含參考程式碼、工具與完整文件，可針對專有資料與獨特的治療流程，客製化並部署工作流程。
這些生成的資料飛輪可隨著時間推移提升模型效能，推動更深入的見解並加速研發。BioNeMo Blueprints 讓生物製藥簡化創新流程，並釋放 AI 在藥物研發領域的潛力。
NVIDIA NIM 微服務
針對可擴充藥物研發應用進行最佳化的 AI 推論
NVIDIA BioNeMo NIM™ 包含一套經過最佳化且易於使用的 AI 微服務，可支援千兆級推論，為藥物設計領域開創新能力。
NIM 微服務專為運算藥物研發平台開發人員與資料科學家打造，以容器形式構建，符合實現最高效可攜式部署所需要的一切，包括 API 可輕鬆整合至企業級 AI 應用程式。
NIM 微服務可提高藥物研發工作流程的效率，促進創新，同時降低總體擁有成本，縮短採用 AI 技術發現的上市時間。
適用於生物製藥的 NVIDIA CUDA-X
分子 AI 適用的 GPU 加速工具與函式庫
NVIDIA CUDA-X™ 函式庫提供直接附帶的程式碼模組，可加速現今生物分子 AI 模型中運算密集度最高的層，讓研究人員更快速地創新。
cuEquivariance 是專為簡化使用分段張量積而設計的 NVIDIA Python 函式庫，可用於建構高效能等變神經網路。cuEquivariance 還包含針對三角形注意力與三角乘法最佳化的核心，用於在蛋白質結構預測的建模成對交互作用 (例如 AlphaFold 型架構)。
利用 CUDA® 最佳化核心，透過 PyTorch 與 Jax 綁定，僅需修改一行程式碼並使用開箱即用的整合，輕輕鬆鬆就能替換工作流程中最昂貴的步驟。
cuEquivariance 在蛋白質結構、生成式化學與分子動力學模型方面，開啟嶄新的效能水準。
其他技術
開始使用
說明文件
請前往 NVIDIA BioNeMo 文件中心尋找文件、指南、手冊與操作說明等資源。
產品最新消息
獲取有關生物製藥最新版本、錯誤修正與重大安全更新等消息的通知。
聯絡我們
有任何疑問嗎？我們的醫療照護專家隨時為您提供協助！
常見問題
NVIDIA BioNeMo 是採用 AI 技術生物學與藥物研發適用的開放式開發平台。它整合整個 AI 生命週期的開放模型、工具與資料集，讓研究人員和開發人員能夠為生物研究與藥物研發打造、自訂及部署 AI 應用。BioNeMo 實現了實驗室迴圈 (LITL) 工作流程，建立實驗與 AI 之間的回饋循環，利用實驗資料持續改善模型智慧、預測準確度及科學洞察。
- NVIDIA BioNeMo Framework 結合程式設計工具與程式庫，精簡建構生物分子 AI 模型的流程，加速完成運算藥物研發流程最耗時昂貴的階段。
- NVIDIA NIM 是經過最佳化的微服務，便攜且易於使用，專為需要安全可靠 AI 模型推論的藥物研發科學家而設計。
NVIDIA BioNeMo 框架：使用者可透過兩種方式取用 BioNeMo 框架。 NVIDIA 提供隨附 NVIDIA AI Enterprise 授權的企業級 BioNeMo 使用服務，透過 NVIDIA GPU Cloud 提供 BioNeMo 容器，帶來安全可擴充的工具鏈供企業開發人員和研究人員建立生物分子工作流程。從 GitHub 安裝研究人員與資料科學家使用的開源版 BioNeMo，其中包含所有元件。
預先訓練的模型：BioNeMo 框架提供 BioNeMo 範例程式，展示 Transformer Engine 相容架構的實作範例，並支援輕鬆測試與微調。 鼓勵使用者以 BioNeMo 範例程式為教學課程，擴展自己的實作方式。
BioNeMo NIM 微服務提供各種最佳化檢查點，例如 Evo2 (基因體生成式 AI)、GenMol (分子生成) 和 DiffDock (對接) 等，每個檢查點皆支援各自的生物分子任務。
請造訪 NGC Catalog Container 頁面，查看 BioNeMo Framework 的最新系統需求清單。
請造訪 NVIDIA API Documentation，查看 NIM 微服務的最新系統需求。
BioNeMo 框架程式碼採用 Apache 2.0 授權，而官方 NGC 容器則受 NVIDIA AI 產品協議約束 (商業用途可透過 NVIDIA AI Enterprise 授權涵蓋)。
NVIDIA BioNeMo 透過函式庫、API 和容器化 NIM 微服務公開模型，讓團隊直接從既定的藥物研發流程調用結構預測、生成式化學和其他函數。
發佈 BioNeMo 框架容器或複製 GitHub 儲存庫、將 YAML 配置指向您的資料、新增 restore_from_path (或等效設定) 以載入現有權重，並執行提供的訓練指令碼以預訓練或微調模型。
由於 BioNeMo Framework 是 GitHub 公開託管的，開發人員可分叉儲存庫，並依照儲存庫說明文件中的 「CONTRIBUTING」指引提交拉取要求，以新增程式碼。
如果您有問題，歡迎與我們聯絡。
此外，使用者還能透過 BioNeMo 資源中心存取說明文件、教學課程和活躍的開發人員論壇，而企業客戶則能透過 NVIDIA AI Enterprise 開立支援票證。