Eli Lilly và Nvidia lên kế hoạch xây dựng phòng thí nghiệm AI mới để tăng tốc phát hiện thuốc

Bác sĩ sẽ gặp bạn ngay bây giờ. Đó là một tác nhân AI với thẻ khách — và chi phí đốt hàng tháng tám con số.

Nvidia và Eli Lilly đã công bố vào thứ Hai rằng họ sẽ ra mắt một phòng thí nghiệm AI đồng sáng tạo nhằm tăng tốc quá trình phát hiện thuốc — một cam kết kéo dài năm năm với số tiền hơn 1 tỷ đô la, xây dựng dựa trên khám phá khép kín, tăng tốc nhằm “công nghiệp hóa” các mô hình AI và thúc đẩy phát triển lâm sàng. Hai công ty sẽ cùng đặt trụ sở tại một địa điểm mới ở Bay Area để các nhóm có thể làm việc cùng nhau theo thời gian thực, dự kiến sẽ khai trương vào cuối tháng Ba.

Kimberly Powell, phó chủ tịch phụ trách chăm sóc sức khỏe của Nvidia, liên kết kế hoạch mở rộng quy mô này với phần cứng tương lai của Nvidia, cho biết nhà máy AI mới triển khai của Lilly dự kiến sẽ phát triển thành một môi trường đám mây lai được vận hành bởi hệ thống Nvidia Vera Rubin trong tương lai, cùng với năng lực đám mây DGX của Nvidia. Đối với Nvidia, đó là chi tiết biến một quan hệ đối tác thành điều gì đó vững chắc hơn một tiêu đề: một kế hoạch nhiều năm đã hướng tới thế hệ máy móc tiếp theo.

“Bằng cách kết hợp chuyên môn sâu của Lilly trong lĩnh vực phát hiện thuốc với chuyên môn của Nvidia trong AI và điện toán tăng tốc,” Powell nói, “chúng tôi đang xây dựng tương lai của cách các loại thuốc sẽ được thiết kế và phát triển.”

Mô tả của bà về những gì phòng thí nghiệm sẽ làm tập trung mạnh vào việc tạo dữ liệu — thành phần không hào nhoáng quyết định liệu “AI phát hiện thuốc” có thể trở thành một ngành khoa học thực sự hay chỉ là một bản trình diễn. Bà nói rằng một trọng tâm lớn sẽ là sản xuất “dữ liệu huấn luyện tuyệt vời” thông qua công việc phòng thí nghiệm quy mô lớn, tạo ra “dữ liệu sự thật nền tảng trong phòng thí nghiệm” để huấn luyện các mô hình nền tảng sinh học với dữ liệu đa phương thức, sau đó siết chặt vòng lặp giữa giả thuyết và khám phá. Và đó chính là tiền đề của toàn bộ thiết lập này: thí nghiệm tốt hơn tạo ra dữ liệu tốt hơn; dữ liệu tốt hơn tạo ra mô hình tốt hơn; mô hình tốt hơn giúp các thí nghiệm tiếp theo nhắm mục tiêu chính xác hơn — một vòng phản hồi được thiết kế cho hiệu suất cao.

Trong một thông cáo báo chí, giám đốc thông tin và kỹ thuật số của Lilly, Diogo Rau, mô tả phòng thí nghiệm như một sự thay đổi trong cách khám phá được thực hiện. “Chúng tôi xem đây là chất xúc tác cho những năng lực sẽ xác định kỷ nguyên tiếp theo của phát hiện thuốc,” ông nói. “Bằng cách hợp tác với Nvidia, chúng tôi đang kết hợp sức mạnh tính toán khổng lồ, nhân tài chuyên môn và khả năng định hình dữ liệu ở quy mô lớn.” Ông bổ sung: “Chúng tôi đang tiến tới một tương lai nơi việc phát hiện được thúc đẩy bởi thử nghiệm nhanh và các mô hình ngày càng được cá nhân hóa.”

Phiên bản của Powell về cùng một đặt cược cũng tập trung mạnh vào việc tạo dữ liệu — “dữ liệu sự thật nền tảng trong phòng thí nghiệm” được tạo ra từ công việc phòng thí nghiệm quy mô lớn — bởi vì các mô hình sinh học chỉ tốt như những đầu vào mà bạn có thể bảo vệ. Phạm vi vượt ra ngoài R&D giai đoạn đầu. Powell cho biết hai công ty sẽ khám phá việc áp dụng điện toán tăng tốc và AI tiên tiến trên toàn bộ hoạt động kinh doanh của Lilly, từ sản xuất đến hoạt động thương mại. Đó là một nhiệm vụ rộng — và cũng quen thuộc với Nvidia, công ty thường bắt đầu với quy trình công việc hấp dẫn nhất rồi dần mở rộng sang toàn bộ hệ thống doanh nghiệp khi hạ tầng đã được thiết lập.