Фармацевтический гигант Bristol Myers Squibb разворачивае...

Фармацевтическая корпорация Bristol Myers Squibb (BMS) объявила о развертывании своего второго вычислительного кластера NVIDIA DGX SuperPOD. Новая система построена на базе восьми стоечных решений DGX Vera Rubin NVL72. Этот шаг знаменует переход индустрии от точечного использования искусственного интеллекта к созданию глобальных фабрик данных, где вычислительные мощности доступны каждому ученому без ограничений.

Ранее доступ к суперкомпьютерам в крупных корпорациях часто был привилегией узкой группы специалистов. Теперь BMS меняет парадигму: инфраструктура открывается для всех исследователей компании. Цель состоит в том, чтобы ученые думали о науке, а не о логистике распределения вычислительных ресурсов.

BMS уже имеет солидный опыт работы с ИИ. Около трех лет компания использует свой первый DGX SuperPOD, который принес ощутимые результаты. Использование алгоритмов для идентификации биологических мишеней сэкономило исследователям недели ручного труда. Кроме того, ИИ помог расширить библиотеку соединений CELMoD — молекул, спроектированных для избирательного разрушения белков, вызывающих рак.

Изображение из источника

Однако текущих мощностей оказалось недостаточно. По словам Эрин Дэвис, вице-президента по исследовательским бизнес-аналитикам и технологиям в BMS, компания достигла предела насыщения инфраструктуры из-за масштабных прогнозов по крупным молекулам и создания собственных базовых моделей (foundation models).

Новая система на базе архитектуры NVIDIA Vera Rubin обеспечивает десятикратный прирост производительности на мегаватт по сравнению с предыдущим поколением. Кластер предоставит доступ к единой платформе, включая инструментарий NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, предназначенный для работы с биологическими данными. Это позволит запускать прогнозы, обучать модели и использовать агентные рабочие процессы (agentic workflows) на всех этапах разработки лекарств.

Ключевое изменение в методологии BMS — подход, который внутри компании называют «Сначала прогноз» (Predict First). Перед тем как приступить к дорогостоящим и долгим лабораторным экспериментам, ученые анализируют вычислительные модели структуры молекул. Алгоритмы помогают отсеивать соединения, которые с высокой долей вероятности не будут соответствовать заданным свойствам в клинических условиях. Это гарантирует, что лабораторные ресурсы тратятся только на те молекулы, которые имеют наибольшие шансы на успех.

Bristol Myers Squibb Building Life Science Industry’s Most Advanced AI Factory on NVIDIA Vera Rubin

Не менее важным аспектом является создание единой информационной среды. Новая и старая системы будут объединены в общее пространство данных, доступное из любого филиала BMS в мире. Барьеры, оставшиеся от прошлых корпоративных слияний, устраняются с помощью инструментов управления NVIDIA Mission Control.

Интеграция агентных систем меняет саму архитектуру исследований. Виртуальные агенты способны анализировать данные вне зависимости от того, в каком отделе они были получены. Опыт программы, запущенной в Нью-Джерси, мгновенно становится доступен команде в Калифорнии. Формируется цикл непрерывного накопления знаний, когда каждый эксперимент и клинический результат повышают точность будущих научных решений.

Речь не идет о замене человеческого интеллекта машинным. Человеческая интуиция и опыт остаются критически важными, но теперь они дополняются мощными количественными прогнозами. Искусственный интеллект берет на себя рутину и масштабные вычисления, многократно расширяя возможности каждого отдельного исследователя.