NVIDIA发布超级计算机
NVIDIA正式发布Cambridge-1这一英国最强大的超级计算机。Cambridge-1将助力顶尖科学家和医疗领域的专家借助AI和模拟的强大技术组合，加速数字生物学革命，并为英国全球领先的生命科学产业提供有力支持。NVIDIA投资1亿美元打造出的Cambridge-1致力于推动医疗行业的发展。与阿斯利康、葛兰素史克、盖伊和圣托马斯NHS基金会、伦敦大学国王学院以及Oxford Nanopore Technologies公司合作开展的首批项目包括深入了解痴呆症等脑部疾病，运用AI开展新药研发，以及提高寻找人类基因组致病变异研究的准确性。
Cambridge-1凝聚了NVIDIA在加速计算、AI和生命科学领域数十年的研究成果，其中的NVIDIA Clara™和AI框架经过优化后，能够充分发挥整体系统的优势，更有效开展大规模研究。作为一个NVIDIA DGX SuperPOD™超级计算集群，Cambridge-1已跻身全球最快的Top50计算机之列，且完全采用可再生能源供电。
NVIDIA公司创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“商业和学术领域顶尖的研究人员将能够基于Cambridge-1这台英国最强大的超级计算机完成他们毕生的事业，以在英国前所未有的规模和速度，针对疾病和治疗展开探索。基于Cambridge-1的研究虽然将在英国进行，但所带来的影响却是全球性的，它将推进开创性的研究，有望使全世界数百万人受益。
Cambridge-1以英国在生命科学、技术和AI领域的全球领先优势为基础，将为当前和未来几代人提供在英国国内开展开创性研究所需的先进基础设施。
NVIDIA正在与阿斯利康合作创建一个基于 Transformer的化学结构生成性AI模型，以加快药物研发速度。近些年来新提出的基于Transformer的神经网络架构，让研究人员可以利用自监督训练方法使用批量数据集进行预训练，无需手动标注数据。
MegaMolBART药物研究模型正被用于反应预测、分子优化和分子生成，并将用于优化药物研发流程。其基于阿斯利康的 MolBART Transformer 模型，并在 ZINC 化合物数据库上进行训练 —— 利用 NVIDIA 的 Megatron 框架在超算基础设施上进行大规模扩展训练。这种开源的模型，在 NVIDIA NGC™ 软件目录中供研究人员和开发者使用。
NVIDIA和阿斯利康基于Cambridge-1，开展了一个专注于AI数字病理学应用的独立项目。在数字病理学领域，为助于挖掘新的洞见，研究人员需花费大量时间和金钱对全部组织切片图像进行注释。通过使用在数千图像上进行训练的无人监督式AI算法，将不再需要注释流程，就能找到与药物反应相关的潜在图像特征。
阿斯利康生物制药研发部呼吸与免疫学数据科学和AI副总裁Lindsay Edwards表示：“在整个切片图像上训练AI算法极具挑战性，其原因之一是图像的大小。与NVIDIA在Cambridge-1上的合作使我们能够扩展目前的工作，并开发出新的方法，推动AI在数字病理学领域的应用。”
葛兰素史克的研发方法包括了一种专注于经过基因验证的靶向，基于此成功研发出药物的可能性要高两倍，且现已占公司研究项目的70%以上。为最大程度地发挥这些洞察的潜力，葛兰素史克在人类遗传学、功能基因组学以及AI和机器学习的交叉领域构建了最先进的能力。
葛兰素史克高级副总裁兼人工智能和机器学习全球负责人 Kim Branson博士表示：“葛兰素史克研发方法的核心在于先进的技术。这些技术能够帮助我们通过全新的预测建模速度、精度和规模，释放大量复杂数据的潜力。我们很高兴有机会与NVIDIA合作，实现葛兰素史克的药物研究目标，并为英国丰富的生命科学生态系统做出贡献，核心宗旨都是惠及患者。”
与遗传学、基因组学、人工智能和机器学习领域前沿的合作伙伴展开合作，终将助力葛兰素史克预测更多有关人类健康的信息，并研发出更有效的药物，这些药物在临床上获得成功的可能性要高出一倍，继而成为获批的疗法惠及患者。通过使用Cambridge-1，将为葛兰素史克的药物研发流程带来更高的算力和最先进的AI技术。
伦敦大学国王学院以及盖伊和圣托马斯NHS基金会正在使用Cambridge-1训练AI模型，使AI模型能够通过学习来自不同年龄和疾病的数万张核磁共振脑部扫描图，生成合成大脑图像，最终运用这一合成数据模型来更好地了解痴呆症、中风、脑癌和多发性硬化症等疾病，并实现早期诊断和治疗。
由于这一AI合成大脑模型可以生成无限数量、从前未见过且具有选定特征（年龄、疾病等）的大脑图像，因此研究人员将能够更好、更细致地了解疾病，更早地做出更准确的诊断。
伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院院长Sebastien Ourselin教授表示：“通过此次合作，我们将能够利用医疗研究领域前所未有的算力，为患者的健康和治疗带来真正的变革。”
该研究通过与英国国家卫生局和英国生物库（全球最丰富的生物医学数据库之一）密切合作，充分发挥了英国多项全球一流医疗资源的作用。伦敦大学国王学院计划与更广范围内的研究和创业社区共享这一合成数据模型。盖伊和圣托马斯NHS基金会首席执行官Ian Abbs表示：“AI为医疗领域所带来的力量将有助于加快对患者的诊断，改善乳腺癌筛查等服务，并帮助我们根据临床需要对患者进行风险评估并确定优先级别。我们十分高兴能够成为首批受益于Cambridge-1数据中心这些全新AI功能的机构。我们将能够使用最先进的技术，在惠及患者的同时，更加高效地管理宝贵的资源。”
页:
[1]