Bristol Myers Squibb Building Life Science Industry’s Most Advanced AI Factory on NVIDIA Vera Rubin
La farmacéutica Bristol Myers Squibb (BMS) ha anunciado la implementación de su segundo NVIDIA DGX SuperPOD, denominado «SuperDuperPOD», construido sobre ocho sistemas DGX Vera Rubin NVL72, el clúster de IA más potente y eficiente en energía en el ámbito de las ciencias de la vida.
Erin Davis, vicepresidenta de Business Insights y Tecnología de Investigación en BMS, destaca que este nuevo sistema no solo estará disponible para un pequeño grupo de investigadores, sino que se abrirá a todos los científicos de la compañía. «Nadie tendrá que esperar ni se le dirá que tiene un límite», afirma Davis.
Los ocho sistemas a escala de rack, que incluyen CPUs Vera y GPUs Rubin de NVIDIA, ofrecen hasta 10 veces el rendimiento por megavatio de la infraestructura anterior. Esto proporcionará a los investigadores de BMS acceso a una plataforma de IA unificada, incluyendo el NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit para IA biológica, permitiendo realizar predicciones, entrenar modelos y potenciar flujos de trabajo agentivos en toda la línea de descubrimiento de fármacos.
Payal Sheth, vicepresidenta sénior de Ciencias de Descubrimiento Terapéutico en BMS, subraya que el objetivo es pasar de una posición abstracta de lo que la IA puede hacer a traducir eso en un impacto medible. El uso de la IA ya ha permitido a BMS identificar objetivos más rápidamente, ahorrando semanas de trabajo manual a los científicos y permitiéndoles enfocarse en decisiones científicas de mayor valor.
La compañía ha utilizado la IA para expandir su biblioteca de compuestos CELMoD, moléculas diseñadas para degradar selectivamente proteínas cancerígenas, abriendo la puerta a nuevos objetivos y potenciales medicamentos para una gama más amplia de enfermedades. La IA también se aplica en etapas de optimización de líderes en el descubrimiento de fármacos mediante una metodología llamada «Predict First», que informa el proceso experimental basado en predicciones de diseño.
«Usamos predicciones para priorizar la síntesis de moléculas con optimización de múltiples parámetros», explica Sheth, «para eliminar moléculas que no cumplirían con el paisaje de propiedades que buscamos». Esto asegura que los experimentos de laboratorio se alineen con el progreso de moléculas con la mayor probabilidad de éxito.
Con el nuevo sistema, Davis ya tiene su mensaje para los investigadores: «Bienvenidos al cómputo sin límites». Davis, quien tiene formación en química computacional, ha trabajado en la tecnología para superar los cuellos de botella que enfrentaba la industria farmacéutica.
El equipo de Davis está combinando el DGX SuperPOD existente con el nuevo sistema impulsado por DGX Vera Rubin NVL72 en un entorno unificado, accesible desde cualquier sitio de BMS a nivel mundial. Las barreras que hacían difícil acceder al sistema anterior están siendo reemplazadas por herramientas nativas de IA gestionadas a través de NVIDIA Mission Control, permitiendo a los investigadores iniciar predicciones complejas en lenguaje sencillo.
«La infraestructura de cómputo es lo que conecta a todos nuestros científicos y asegura que nuestros aprendizajes se institucionalicen», explica Sheth. Los conjuntos de datos de un programa en Lawrenceville, Nueva Jersey, alimentan modelos que un equipo en San Diego, California, puede utilizar. Los aprendizajes «pueden aplicarse en el contexto de cualquier programa en el que trabajemos».
Hoy en día, BMS está utilizando la IA para expandir ese ciclo de aprendizaje en un sistema de descubrimiento donde cada experimento, lectura clínica y asociación se compone en decisiones científicas de mayor convicción, más rápidas.
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