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[百科建设] 高性能计算在人工智能(AI)智药中的应用

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发表于 2021-6-18 18:14 | 显示全部楼层 |阅读模式

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近年来,人工智能(AI)的在各个行业广泛的应用,让传统制药行业看到了加速药物研发的新的可能性。随着高性能计算机算力的不断增强和算法的不断革新,人工智能(AI)已经逐渐应用于药物发现的靶点挖掘、虚拟筛选、化合物设计与合成等许多场景。

高性能计算作为人工智能(AI)模型建立的基础环节,对于药物研发的进程同样有着重要影响。因此,在进行药物研发时,对于高性能计算的硬件配置的也会有比较高的要求。众所周知,人工智能(AI)的模型建立需要大量的数据为基础,而在药物研发领域药物发现环节数据最为丰富,也最能体现AI的应用模式。

互联网大厂凭借领先的算法、强大的算力以及其公有云厂商自身最新的硬件配置,往往比传统的超算中心更具有优势,北鲲云作为主流公有云厂商的合作伙伴,不仅能够为用户提供公有云厂商最新的硬件设备,同时,由北鲲云自主研发的北鲲云超算平台能够针对药物研发提供一套完整的行业解决方案。此外,北鲲云超算平台还预装了如GROMACS、Amber、LAMMPS、NAMD、CP2K等300+应用软件,研究人员可在北鲲云超算平台直接使用这些软件,这也是传统超算中心与公有云厂商都无可比拟的优势。

人工智能AI方法对于其适用对象的相关条件有诸多要求。例如,基于AI的药物研发需要配备数据、算法、算力,其中对数据的要求最为严格。对于AI机器学习来说,数据量越大,模型就越完善,预测的准确性可能也就越高。为此,除了内部组建AI团队、内部开发以外,许多制药公司也会尝试组成联盟来开展基于AI的药物研发。但对于一些对数据安全有较高要求的企业来说,当出现数据不需要共享的情况时,北鲲云超算平台也可以为其提供专属计算区,保证其数据的安全性。

总体而言,药物研发的工作量巨大,人工智能(AI)的加入是对于药物研发的一种积极的尝试。在这个过程中会有更多优秀的人才及企业加入,北鲲云超算平台在药物研发领域所做的努力也是AI与数据驱动的药物研发模式的一种探索。




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