Eli Lilly e Nvidia pianificano un nuovo laboratorio di intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di farmaci

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Nvidia ed Eli Lilly hanno annunciato lunedì il lancio di un laboratorio AI di co-innovazione con l'obiettivo di accelerare la scoperta di nuovi farmaci — un impegno quinquennale da oltre 1 miliardo di dollari, costruito su una scoperta accelerata e a ciclo chiuso che mira a “industrializzare” i modelli di AI e velocizzare lo sviluppo clinico. Le aziende saranno co-localizzate in una nuova sede nella Bay Area affinché i team possano lavorare insieme in tempo reale, con l'apertura prevista per la fine di marzo.

Kimberly Powell, vicepresidente di Nvidia per il settore healthcare, ha collegato il piano di espansione all'hardware futuro di Nvidia, affermando che la nuova AI factory di Lilly dovrebbe evolvere in un ambiente cloud ibrido alimentato dai futuri sistemi Nvidia Vera Rubin, insieme alla capacità cloud DGX di Nvidia. Per Nvidia, questo è il tipo di dettaglio che trasforma una partnership in qualcosa di più solido di un semplice titolo: un piano pluriennale che guarda già oltre la generazione attuale di macchine.

“Combinando la profonda esperienza di Lilly nella scoperta di farmaci e l'esperienza di Nvidia nell'AI e nel computing accelerato,” ha detto Powell, “stiamo costruendo il futuro di come i farmaci saranno progettati e sviluppati.”

La sua descrizione delle attività del laboratorio punta molto sulla generazione di dati — l'ingrediente poco appariscente che determina se la “scoperta di farmaci tramite AI” si comporta come una disciplina o come una dimostrazione. Ha affermato che una delle maggiori priorità sarà produrre “dati di addestramento eccezionali” attraverso un ampio lavoro di laboratorio, creando “ground truth data in the lab” per addestrare modelli di base biologici con dati multimodali, e poi stringere il ciclo tra ipotesi e scoperta. Ed è proprio questa la premessa dell’intera iniziativa: esperimenti migliori creano dati migliori; dati migliori creano modelli migliori; modelli migliori rendono i successivi esperimenti più mirati — un ciclo di feedback progettato per l’alta produttività.

In un comunicato stampa, Diogo Rau, chief information and digital officer di Lilly, ha descritto il laboratorio come un cambiamento nel modo in cui avviene la scoperta scientifica. “Vediamo questo progetto come un catalizzatore per le capacità che definiranno la prossima era della scoperta di farmaci,” ha dichiarato. “Lavorando con Nvidia, uniamo una potenza di calcolo enorme, talenti specializzati e la capacità di modellare i dati su scala immensa.” Ha aggiunto: “Ci stiamo avvicinando a un futuro in cui la scoperta è guidata da sperimentazioni rapide e modelli sempre più personalizzati.”

La versione di Powell della stessa scommessa si concentra molto sulla creazione di dati — “ground truth data in the lab” prodotti tramite lavoro di laboratorio su larga scala — perché i modelli biologici sono buoni solo quanto lo sono gli input che puoi difendere. L’ambito va oltre la prima R&S. Powell ha detto che le aziende esploreranno l’applicazione del computing accelerato e dell'AI avanzata su tutta l’attività di Lilly, dalla produzione alle operazioni commerciali. È un mandato ampio — e familiare per Nvidia, che tende a iniziare con il flusso di lavoro più affascinante e poi punta al resto dello stack aziendale una volta che l’infrastruttura è pronta.