Bristol Myers Squibb, ilaç keşfi ve geliştirme çalışmalarında yapay zekâ kullanımını büyütmek için Nvidia’nın Vera Rubin mimarisi üzerine kurulu bir DGX SuperPOD satın alacağını açıkladı. Şirket, yaşam bilimleri alanında Vera Rubin tabanlı DGX SuperPOD edinen ilk kuruluş olacağını belirtiyor. Yeni altyapı, araştırma programlarında kullanılan şirket içi modellerin eğitimi ve tahmin iş yükleri için görev yapacak.
Kurulacak küme, sekiz adet DGX Vera Rubin NVL72 sisteminden oluşacak. Her rack ölçekli sistem, Nvidia Vera CPU’ları ile Rubin GPU’larını bir araya getiriyor. BMS, bu altyapıyı bileşikler, proteinler ve diğer bilimsel veriler üzerinde çalışan araştırmalarda kullanmayı planlıyor. Anlaşmanın finansal detayları paylaşılmadı.
Yeni yatırım, şirketin mevcut Nvidia altyapısının üzerine geliyor. BMS hali hazırda yaklaşık üç yıldır bir DGX SuperPOD işletiyor ve yöneticiler bu sistemi Vera Rubin’e kıyasla iki ya da üç nesil geride olarak tanımlıyor. Şirket, eski ve yeni sistemleri ortak bir hesaplama ortamında birleştirerek dünya genelindeki araştırma merkezlerinden erişilebilir hale getirmeyi hedefliyor.
Bu birleşik ortamda SuperPOD yazılım yığını; eğitim, tahmin ve geliştirme iş yüklerini altyapı genelinde zamanlayabilecek. BMS’ye göre asıl amaç, hesaplama kaynaklarını sadece dar bir hesaplamalı araştırma ekibine bırakmadan daha fazla bilim insanına doğrudan açmak. Mevcut altyapının kapasite sınırına ulaştığı, özellikle büyük moleküllerle ilgili geniş ölçekli tahminler ve şirket içi foundation model çalışmaları nedeniyle talebin arttığı ifade ediliyor.
Şirket, AI’ın her küçük molekül programının tasarımında ve büyük molekül programlarının çoğunda kullanıldığını söylüyor. Uygulama alanları arasında hedef tanımlama, lead optimisation, büyük molekül tahminleri ve iç model geliştirme yer alıyor. BMS, AI destekli hedef tanımlama sayesinde bazı manuel araştırma adımlarında birkaç haftalık zaman kazancı elde edildiğini belirtiyor.
Erken aşama ilaç geliştirmede hesaplamalı tarama, laboratuvarda sentez ve test öncesinde çok sayıda adayın elenmesini sağlıyor. BMS bunu “Predict First” adını verdiği yaklaşımla uyguluyor. Model çıktıları, istenen özellikleri karşılamayan molekülleri daha sentez aşamasına gelmeden dışarıda bırakmak için kullanılıyor. Böylece araştırmacılar, çok parametreli optimizasyonda daha yüksek başarı olasılığı taşıyan moleküllere odaklanabiliyor.
Şirket ayrıca AI kullanarak, kanserle ilişkili proteinleri seçici biçimde parçalamak üzere tasarlanan CELMoD bileşikleri kütüphanesini de genişlettiğini aktarıyor. Bu modelleme çalışmaları, hangi adayların deneysel olarak ilerletileceğine karar verilmeden önce daha fazla protein hedefi ve potansiyel bileşiğin incelenmesine yardımcı olmuş durumda. BMS, klinik araştırmalar için ilaç üretim süresini de AI araçlarıyla kısalttığını; bu sürede şimdiden %20 ile %30 arasında düşüş görüldüğünü ve ileride %50 seviyesine ulaşılabileceğini ifade ediyor.
Yeni Vera Rubin sistemi, araştırmacılara Nvidia BioNeMo Agent Toolkit erişimi de sağlayacak. Bu araç seti protein yapı tahmini, molekül üretimi, molecular docking, dizi analizi ve genomik gibi biyoloji ve ilaç keşfi odaklı işlerde kullanılabiliyor. Ayrıca birden fazla hesaplama aracını aynı araştırma akışında birleştirebiliyor. Buna karşın BMS, model çıktılarının nihai değerlendirmesinin insan araştırmacılar tarafından yapılacağını özellikle vurguluyor.
Şirket, karmaşık hesaplama görevlerini başlatmak için gereken uzmanlık düzeyini azaltacak yeni araçlar da devreye alıyor. Bazı tahmin taleplerinin doğal dil komutlarıyla başlatılabilmesi planlanıyor. Ortamın yönetimi ise küme sağlama, altyapı izleme ve iş yükü yönetimi işlevlerini kapsayan Nvidia Mission Control üzerinden yapılacak.
Birleşik altyapı, farklı araştırma merkezlerinde üretilen veri ve model çıktılarının diğer ekipler tarafından da kullanılmasını sağlayacak. Örneğin New Jersey, Lawrenceville’deki bir programdan gelen veri kümeleri, San Diego’daki araştırmacıların kullandığı modellere entegre edilebilecek. İki SuperPOD ortak bir veri ortamı üzerinden çalışacak; bu ortamda deneyler, klinik çıktılar ve araştırma ortaklıklarından gelen bilgiler yer alacak.
BMS, yeni kapasiteyi küçük ve büyük molekül tasarımı, klinik araştırmalar ve digital-twin uygulamaları arasında paylaştırmayı planlıyor. Bu alanlara ne kadar kapasite ayrılacağı açıklanmadı. Enerji verimliliği tarafında ise BMS ve Nvidia, sekiz sistemli kümenin yerini aldığı altyapıya kıyasla megawatt başına 10 kata kadar performans sunacağını belirtiyor. Şirket, sistemin ne zaman devreye alınacağını ve nerede barındırılacağını ise henüz paylaşmadı.
