BioHive 由 NVIDIA AI 驅(qū)動(dòng)，用于加速醫(yī)療領(lǐng)域科學(xué)家的工作。在全球超級(jí)計(jì)算機(jī) TOP500 榜單中，它的排名上升了 100 多位。

BioHive-2 在 Recursion 公司的鹽湖城總部首次亮相，它被稱為制藥行業(yè)最大的超算系統(tǒng)。在最新一期的全球超級(jí)計(jì)算機(jī) TOP500 榜單中，BioHive-2 位列 35，排名比其上一代上升 100 多位。

這一進(jìn)展代表了該公司最近利用 NVIDIA 技術(shù)來(lái)加速藥物發(fā)現(xiàn)所做的努力。

Recursion 首席技術(shù)官 Ben Mabey 表示：“我們看到，就像大語(yǔ)言模型一樣，使用更多數(shù)據(jù)和算力擴(kuò)大訓(xùn)練規(guī)?？梢源蠓嵘飳W(xué)領(lǐng)域 AI 模型的性能，這最終會(huì)對(duì)患者的生活帶來(lái)積極的影響。” Ben Mabey 十多年來(lái)一直在探索將機(jī)器學(xué)習(xí)用于醫(yī)療領(lǐng)域。

BioHive-2 搭載了 504 個(gè)NVIDIA GPU，并通過(guò) NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，可提供 2 exaflops 的 AI 性能。NVIDIA DGX SuperPOD 因此比 Recursion 的初代系統(tǒng) BioHive-1 快近 5 倍。

高性能解決復(fù)雜性挑戰(zhàn)

性能對(duì)快速進(jìn)步很關(guān)鍵，因?yàn)椤吧飳W(xué)極其復(fù)雜”，Mabey 說(shuō)。

找到一種新的候選藥物可能需要科學(xué)家花費(fèi)數(shù)年時(shí)間，在濕實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)次實(shí)驗(yàn)。

這項(xiàng)工作至關(guān)重要。Recursion 的科學(xué)家每周運(yùn)行超過(guò) 200 萬(wàn)次這樣的實(shí)驗(yàn)。但今后，他們將使用 BioHive-2 上的 AI 模型，將他們的平臺(tái)引導(dǎo)到最有前景的生物學(xué)領(lǐng)域來(lái)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。

他說(shuō)：“有了 AI，我們現(xiàn)在只需 40% 的濕實(shí)驗(yàn)室工作就能獲得 80% 的價(jià)值，而且這一比例未來(lái)將進(jìn)一步提高?！?/p>

生物學(xué)數(shù)據(jù)推動(dòng)醫(yī)療 AI 不斷進(jìn)步

Recursion 正在與拜耳（Bayer AG）、羅氏（Roche）和基因泰克等生物制藥公司合作。Recursion 積累了超過(guò) 50 PB（petabyte）的生物、化學(xué)和患者數(shù)據(jù)庫(kù)，并由此開(kāi)發(fā)了諸多可加速藥物發(fā)現(xiàn)的強(qiáng)大 AI 模型。

Mabey 在七年多前加入 Recursion，部分原因是該公司致力于打造這樣的數(shù)據(jù)集。他表示：“這是世界上最大的生物數(shù)據(jù)集之一，在構(gòu)建之初就考慮到 AI 訓(xùn)練，并且涵蓋了生物和化學(xué)數(shù)據(jù)。”

創(chuàng)造 AI 氛圍

通過(guò)在 BioHive-1 上處理這些數(shù)據(jù)，Recursion 開(kāi)發(fā)了一系列基礎(chǔ)模型，稱為 Phenom。這些模型將一系列顯微鏡觀測(cè)到的細(xì)胞圖像轉(zhuǎn)化為有意義的表示，用于理解其中深層的生物學(xué)。

其中一個(gè)模型 Phenom-Beta 現(xiàn)已通過(guò)云 API 的形式提供，也是 NVIDIA BioNeMo（一個(gè)面向藥物發(fā)現(xiàn)的生成式 AI 平臺(tái)）上的首個(gè)第三方模型。

經(jīng)過(guò)幾個(gè)月的研究和迭代，BioHive-1 使用超過(guò) 35 億張細(xì)胞圖像來(lái)訓(xùn)練 Phenom-1。Recursion 擴(kuò)展后的系統(tǒng)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)用更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出更強(qiáng)大的模型。

該公司還利用由 Oracle 云基礎(chǔ)設(shè)施托管的 NVIDIA DGX Cloud，為其工作提供額外的超算資源。

圖注：就像訓(xùn)練大語(yǔ)言模型來(lái)生成句子中缺失的單詞一樣，Phenom 模型在訓(xùn)練時(shí)被要求生成細(xì)胞圖像中被屏蔽的像素。

Phenom-1 模型以多種方式為 Recursion 及其合作伙伴服務(wù)，包括尋找和優(yōu)化治療各種疾病和癌癥的分子。早期模型已經(jīng)幫助 Recursion 預(yù)測(cè)了治療新冠肺炎的候選藥物，10 次中有 9 次成功。

Recursion 去年 7 月宣布與 NVIDIA 合作。不到 30 天后，BioHive-1 和 DGX Cloud 的結(jié)合成功篩選并分析了一個(gè)龐大的化學(xué)庫(kù)，預(yù)測(cè)大約 360 億種化合物的蛋白質(zhì)靶點(diǎn)。

今年 1 月，Recursion 展示了 LOWE，這是一個(gè)擁有自然語(yǔ)言界面的 AI 工作流引擎，它可以幫助科學(xué)家更輕松地使用該公司的工具。今年 4 月，該公司還描繪了一個(gè)自主開(kāi)發(fā)的十億參數(shù) AI 模型，該模型旨在為預(yù)測(cè)醫(yī)療領(lǐng)域關(guān)鍵分子的性質(zhì)提供一種全新方法。

Recursion 采用 NVIDIA 軟件來(lái)優(yōu)化系統(tǒng)。

他說(shuō)：“我們喜歡 CUDA 和 NVIDIA AI Enterprise，并且正在研究 NVIDIA NIM 是否能夠幫助我們更輕松地在內(nèi)部以及向合作伙伴發(fā)布我們的模型。”

共同的醫(yī)療愿景

在與 Recursion 董事長(zhǎng)的爐邊談話中，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛描述了“模擬生物學(xué)”愿景，而這些成果讓實(shí)現(xiàn)該愿景更進(jìn)了一步。

黃仁勛表示：“你現(xiàn)在可以識(shí)別和學(xué)習(xí)幾乎任何有結(jié)構(gòu)的物體的語(yǔ)言，也可以將其轉(zhuǎn)化成任何有結(jié)構(gòu)的物體……這就是生成式 AI 革命?！?/p>

Mabey 說(shuō)：“我們的看法相似?！?/p>

他補(bǔ)充道：“我們正處于一個(gè)非常有趣的時(shí)代的早期階段，就像計(jì)算機(jī)加速了芯片設(shè)計(jì)一樣，AI 也可以加快藥物設(shè)計(jì)。生物學(xué)要復(fù)雜得多，因此需要數(shù)年時(shí)間才能看到成果。但回過(guò)頭來(lái)看時(shí)，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)這是醫(yī)療領(lǐng)域的一個(gè)真正轉(zhuǎn)折點(diǎn)?！?/p>