HOUSTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Eli Lilly und NVIDIA haben eine Partnerschaft angekündigt, um den leistungsstärksten Supercomputer der Pharmaindustrie zu entwickeln. Dieser soll die Medikamentenentwicklung beschleunigen und die Kosten senken. Die Fertigstellung ist für Dezember geplant, mit einem Start im Januar.
Die Zusammenarbeit zwischen Eli Lilly und NVIDIA markiert einen bedeutenden Schritt in der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Beschleunigung der Medikamentenentwicklung. Mit dem Ziel, die Zeitspanne von der ersten Erprobung eines Medikaments am Menschen bis zur Markteinführung zu verkürzen, wird ein Supercomputer entwickelt, der als KI-Fabrik fungiert. Diese Infrastruktur soll es ermöglichen, KI-Modelle in großem Maßstab zu entwickeln, zu trainieren und einzusetzen.
Der Supercomputer wird von über 1.000 Blackwell Ultra GPUs von NVIDIA angetrieben und soll eine neuartige wissenschaftliche Plattform bieten, die es Forschern ermöglicht, Millionen von Experimenten zu simulieren. Dies könnte die Entdeckung neuer Moleküle beschleunigen, die mit herkömmlichen Methoden nicht gefunden werden könnten. Eli Lilly plant, die KI-Modelle über die Plattform Lilly TuneLab zugänglich zu machen, die im September gestartet wurde.
Die Plattform Lilly TuneLab nutzt sogenanntes föderiertes Lernen, das es Biotech-Unternehmen ermöglicht, auf die KI-Modelle von Eli Lilly zuzugreifen, ohne dass Daten direkt geteilt werden müssen. Dies bietet Startups einen erheblichen Vorteil, da sie auf bereits trainierte Modelle zugreifen können, was die Entwicklungszeit und die Kosten erheblich reduziert.
Die Partnerschaft zwischen Eli Lilly und NVIDIA ist ein Beispiel für die zunehmende Integration von KI in die Pharmaindustrie. Während derzeit noch keine Medikamente auf dem Markt sind, die ausschließlich mit KI entwickelt wurden, zeigt die steigende Zahl von KI-gestützten Medikamenten in klinischen Studien das Potenzial dieser Technologie. Die Entwicklung von Präzisionsmedizin, die auf die individuellen genetischen und umweltbedingten Unterschiede der Patienten eingeht, könnte durch diese Fortschritte erheblich vorangetrieben werden.
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