Eli Lilly und Nvidia planen neues KI-Labor zur Beschleunigung der Arzneimittelforschung

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Nvidia und Eli Lilly gaben am Montag bekannt, dass sie ein gemeinsames KI-Innovationslabor eröffnen, das die Wirkstoffforschung beschleunigen soll – ein fünfjähriges Engagement im Wert von über 1 Milliarde US-Dollar, das auf beschleunigte, geschlossene Entdeckungszyklen setzt und darauf abzielt, KI-Modelle zu „industrialisieren“ und die klinische Entwicklung zu beschleunigen. Die Unternehmen werden an einem neuen Standort in der Bay Area zusammenarbeiten, sodass die Teams in Echtzeit kooperieren können. Die Eröffnung ist für Ende März geplant.

Kimberly Powell, Vice President Healthcare bei Nvidia, stellte den Skalierungsplan in Zusammenhang mit der zukünftigen Hardware von Nvidia. Sie sagte, dass Lillys neu eingesetzte KI-Fabrik voraussichtlich zu einer hybriden Cloud-Umgebung ausgebaut wird, die von zukünftigen Nvidia Vera Rubin-Systemen sowie von Nvidias DGX-Cloud-Kapazität betrieben wird. Für Nvidia sind das die Details, die aus einer Partnerschaft mehr machen als nur eine Schlagzeile: ein mehrjähriger Plan, der bereits über die aktuelle Generation von Maschinen hinausblickt.

„Durch die Kombination von Lillys umfassender Fachkompetenz in der Wirkstoffforschung und Nvidias Know-how im Bereich KI und beschleunigtem Computing“, sagte Powell, „bauen wir die Zukunft der Entwicklung und Gestaltung von Medikamenten.“

Ihre Beschreibung dessen, was das Labor tun wird, legt großen Wert auf die Datengenerierung – die unspektakuläre Zutat, die bestimmt, ob „KI-Wirkstoffforschung“ eine echte Disziplin oder nur eine Demo ist. Sie sagte, ein Hauptaugenmerk werde darauf liegen, „fantastische Trainingsdaten“ durch groß angelegte Laborarbeit zu generieren, um „Ground Truth“-Daten im Labor zu schaffen, mit denen biologische Foundation-Modelle anhand multimodaler Daten trainiert werden können. Zudem werde die Schleife zwischen Hypothesen und Entdeckung enger geschlossen. Und genau das ist das Grundkonzept hinter dem gesamten Aufbau: Bessere Experimente schaffen bessere Daten; bessere Daten schaffen bessere Modelle; bessere Modelle machen die nächsten Experimente gezielter – ein Feedback-Loop, der auf Durchsatz ausgelegt ist.

In einer Pressemitteilung beschrieb Diogo Rau, Chief Information and Digital Officer von Lilly, das Labor als eine Veränderung, wie Entdeckungen gemacht werden. „Wir sehen dies als Katalysator für die Fähigkeiten, die das nächste Zeitalter der Wirkstoffforschung definieren werden“, sagte er. „Durch die Zusammenarbeit mit Nvidia vereinen wir enorme Rechenkapazität, spezialisiertes Talent und die Fähigkeit, Daten in riesigem Maßstab zu gestalten.“ Er fügte hinzu: „Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der Entdeckungen durch schnelle Experimente und zunehmend maßgeschneiderte Modelle vorangetrieben werden.“

Powells Version derselben Wette setzt stark auf die Datenerstellung – „Ground Truth“-Daten im Labor, erzeugt durch groß angelegte Laborarbeit – denn biologische Modelle sind nur so gut wie die Eingaben, die man verteidigen kann. Der Umfang geht über die frühe Forschung und Entwicklung hinaus. Powell sagte, die Unternehmen würden untersuchen, wie beschleunigtes Computing und fortschrittliche KI im gesamten Geschäft von Lilly angewendet werden können, von der Herstellung bis zum Vertrieb. Das ist ein breites Mandat – und ein bekanntes für Nvidia, das meist mit dem attraktivsten Workflow beginnt und dann, sobald die Infrastruktur steht, den Rest des Enterprise-Stacks ins Visier nimmt.