Eli Lilly paleido farmacijos galingiausią DI superkompiuterį: 1016 GPU lustų ir tikslas perpus sutrumpinti vaistų kūrimą
·
Naujo vaisto sukūrimas trunka 10 metų ir kainuoja apie 2 mlrd. dolerių. 90% kandidatų žlunga klinikinių tyrimų metu. Tai farmacijos realybė, kuri nesikeičia dešimtmečiais.
Eli Lilly nusprendė, kad pakaks.
LillyPod: skaičiai, kurie stulbina
Farmacijos milžinė ką tik paleido LillyPod. Tai galingiausias superkompiuteris, kokį bet kada turėjo farmacijos kompanija. 1 016 NVIDIA Blackwell Ultra GPU lustų. Daugiau nei 9 000 petaflopų DI skaičiavimo galios.
Ką tai reiškia praktiškai? Ši mašina gali simuliuoti milijardus molekulinių hipotezių vienu metu. Vietoj to, kad mokslininkas laboratorijoje testuotų vieną molekulę per savaitę, LillyPod testuoja tūkstančius per sekundę.
Ir jis buvo surinktas per keturis mėnesius. Nuo nulio iki galingiausio farmacijos superkompiuterio pasaulyje per 120 dienų.
Ne tik hardware
Eli Lilly nesustojo ties superkompiuteriu. Kompanija sudarė 2,75 mlrd. dolerių sandorį su Insilico Medicine, kad atvestų DI sukurtus vaistus į globalią rinką. Insilico naudoja gilųjį mokymąsi vaistų kandidatų paieškai, ir jų DI jau rado kelis perspektyvius molekulinius junginius.
LillyPod treniruos proteinų difuzijos modelius, mažų molekulių grafinių neuroninių tinklų modelius ir genomikos fundamentinius modelius. Jei tai skamba sudėtingai, paprasčiau tariant: DI mokysis suprasti, kaip veikia žmogaus kūnas molekuliniu lygiu, ir siūlys vaistus, kurie tiksliai taikysis į ligą.
Kodėl tai svarbu ne tik farmacijai
Eli Lilly ir NVIDIA investuos iki 1 mlrd. dolerių per 5 metus į bendrą DI inovacijų laboratoriją San Francisko įlankos rajone. Tai signalas visam pasauliui: DI infrastruktūros bumas apima ne tik technologijų sektorių.
Farmacija, energetika, logistika, gamyba. Kiekviena industrija, kuri turi didelių duomenų ir sudėtingų problemų, artėja prie momento, kai DI superkompiuteriai tampa ne prabanga, o būtinybe.
700 terabaitų genomikos duomenų, 290 terabaitų GPU atminties. Tai ne šiaip skaičiai. Tai nauja era, kur neuroniniai tinklai pakeičia tradicinę laboratoriją.
Lietuviškas kontekstas
Lietuva turi stiprų biotechnologijų sektorių. Thermo Fisher, Sicor Biotech, mažesni startuoliai. Klausimai tokie: ar Lietuvos biotechnologijų įmonės turi prieigą prie panašios skaičiavimo galios? Ar galime konkuruoti, kai Eli Lilly stato 9 000 petaflopų mašinas?
Tiesiogiai, turbūt ne. Bet per protingą DI integraciją ir partnerystes su didžiaisiais žaidėjais, mažos šalys gali rasti savo nišą. Svarbiausia nepramiegoti momento, kai visas pasaulis persiskirsto.
