HOUSTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Eli Lilly und NVIDIA haben eine Partnerschaft angekündigt, um den leistungsstärksten Supercomputer der Pharmaindustrie zu entwickeln. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente durch den Einsatz von KI zu beschleunigen. Der Supercomputer wird mit über 1.000 Blackwell Ultra GPUs von NVIDIA betrieben und soll im Januar online gehen.

Die Zusammenarbeit zwischen Eli Lilly und NVIDIA markiert einen bedeutenden Schritt in der Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung. Der geplante Supercomputer, der als der leistungsstärkste in der Pharmaindustrie gilt, wird mit über 1.000 Blackwell Ultra GPUs von NVIDIA ausgestattet sein. Diese Technologie soll es ermöglichen, KI-Modelle in einem bisher unerreichten Maßstab zu entwickeln, zu trainieren und einzusetzen.
Der Supercomputer wird als eine Art riesiges Mikroskop für Biologen beschrieben, das es Wissenschaftlern ermöglicht, Millionen von Experimenten zu simulieren und potenzielle Medikamente zu testen. Diese neue Infrastruktur könnte die Entdeckung neuer Moleküle erheblich beschleunigen, die mit herkömmlichen Methoden nicht entdeckt worden wären. Eli Lilly plant, die Supercomputer-Infrastruktur bis Dezember fertigzustellen und im Januar in Betrieb zu nehmen.
Obwohl die neuen Werkzeuge voraussichtlich erst gegen Ende des Jahrzehnts signifikante Erträge bringen werden, ist die Hoffnung groß, dass sie die Arzneimittelentwicklung revolutionieren könnten. Derzeit gibt es noch keine Medikamente auf dem Markt, die mit Hilfe von KI entwickelt wurden, aber die Anzahl der in klinischen Studien befindlichen KI-entdeckten Medikamente nimmt zu. Diese Entwicklung wird durch Investitionen und Partnerschaften in der Branche unterstützt.
Ein weiterer Aspekt der Partnerschaft ist die Einführung der Plattform Lilly TuneLab, die Biotech-Unternehmen Zugang zu den von Eli Lilly entwickelten KI-Modellen bietet. Diese Plattform nutzt sogenanntes föderiertes Lernen, das es Unternehmen ermöglicht, von den Modellen zu profitieren, ohne dass Daten direkt ausgetauscht werden müssen. Dies könnte insbesondere für Startups von Vorteil sein, die sonst Jahre und erhebliche finanzielle Mittel benötigen würden, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen.
Die Nutzung von KI in der Arzneimittelentwicklung könnte auch die Entwicklung neuer Biomarker und die Personalisierung von Behandlungen vorantreiben. Durch den Einsatz fortschrittlicher medizinischer Bildgebung und neuer wissenschaftlicher KI-Agenten könnten Forscher ein klareres Bild vom Fortschreiten von Krankheiten erhalten und neue Ansätze für die Präzisionsmedizin entwickeln. Diese Entwicklungen könnten letztlich dazu beitragen, die Versprechen der Präzisionsmedizin zu erfüllen.
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