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wp-genai-suoldus-suger-discovery-nvidia-bionemo.pdf
# Setting ngc config $ ngc config set # Downloading approrpriate model $ python download_models.py --download_dir /workspace/bionemo/models megamolbart # Starting the container with bionemo image $ docker run -d -p :6006:6006 -p :8888:8888 --mount type = bind，source =/dev/shm，目标=/dev/shm -v/biotest/data：/data -v/biotest/result/result/result：/result -It -gpus -gpus ash aul nvcr.io/nvidia/clara/clara/bionemo-frame工作：1.4.1 bash
Deloitte的石英Atlas AI™农业
Atlas AI旨在解决现有数据科学和机器学习解决方案的缺点。通过将最先进的NVIDIA GPU，BIONEMO™API和大型语言模型（LLM）与德勤的专有AI模型和数据管道结合使用，科学家可以更好地了解分子和化合物之间的相互作用，以支持新目标和产品开发。
朝着药物发现中生成AI的治理框架：道德，监管和实际挑战
众所周知，药物发现过程昂贵且耗时，通常耗资超过28亿美元，并且需要12年以上的时间才能开发出一种新型的药物[Dimasi等。，2016年]。要应对这些挑战和成本上升，采取更有效的策略是必须的。生成的AI（genai）正在通过简化传统上复杂且昂贵的识别元素化合物的过程来彻底改变药物发现。通过利用算法设计和计算硬件的进步，Genai促进了新型分子结构的影响，并准确地预测了它们的生物学影响。这项创新加速了药物疾病，补充传统方法，并提供了时间和成本的明显节省[Mak等。，2024]。诸如DeepMind的Alphafold和Nvidia的Bionemo平台之类的工具体现了这些技术的变革潜力[Jumper等。，2021] [John等。，2024]。然而，尽管Genai在药物发现中有希望，但其广泛的采用带来了关键的治理挑战。
人工智能的新前沿
尽管早期的吸引力来自于消费者版本，这可能会改变时代，但生成式人工智能也有可能为企业工作流程增加情境感知和类似人类的决策能力，并可能从根本上改变我们的经营方式。我们可能才刚刚开始看到诸如谷歌的 Contact Center AI (CCAI) 等解决方案的影响，该解决方案旨在帮助实现自然语言客户服务互动，2 以及 NVIDIA 的 BioNeMo 等行业特定解决方案，它可以加速药物研发。3 因此，生成式人工智能吸引了传统（例如风险投资 (VC)、并购 (M&A)）和新兴（例如生态系统合作伙伴关系）来源的兴趣。仅在 2022 年，风险投资公司就投资了超过 20 亿美元，4 技术领导者也进行了重大投资，例如微软在 OpenAI 5 中投资了 100 亿美元，谷歌在 Anthropic 中投资了 3 亿美元。6
NVIDIA 医疗保健和生命科学 - Kimberly Powell
除本文所载历史信息外，本演示文稿中的某些事项包括但不限于以下陈述：我们的市场机会；我们的产品和技术的优势、影响、性能、功能和可用性，包括 NVIDIA AI Agent Platform、NVIDIA AI Blueprints、NVIDIA NeMo、NVIDIA NIM、NVIDIA BioNeMo Platform、NVIDIA Clara、NVIDIA DGX、NVIDIA Cosmos、NVIDIA Omniverse、NVIDIA Holoscan、NVIDIA IGX、NVIDIA AI Enterprise Agents 以及 NVIDIA Isacc Robotics 和 AI Instruments；我们与第三方的合作；人工智能革命推动全球行业大幅增长且仍在加速；医疗保健迅速成为一个科技行业；以及每个传感器、每个房间、每家医院都变成机器人，均为前瞻性陈述。这些前瞻性陈述以及本演示文稿中超出历史事实的任何其他前瞻性陈述都受风险和不确定性的影响，这些风险和不确定性可能会导致实际结果大不相同。可能导致实际结果大不相同的重要因素包括：全球经济状况；我们对第三方制造、组装、包装和测试我们产品的依赖；技术发展和竞争的影响；新产品和新技术的开发或现有产品和技术的增强；市场对我们产品或我们合作伙伴产品的接受度；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好和需求的变化；行业标准和界面的变化；我们的产品或技术集成到系统中时意外的性能损失和其他因素。
人工智能的新前沿
生成式人工智能有可能理解企业工作流程中的内容并做出类似人类的决策，从而可能从根本上改变商业运作方式。谷歌的 Contact Center AI (CCAI)2 等解决方案旨在实现自然语言客户服务互动，而 NVIDIA 的 BioNeMo3 等行业特定解决方案则有可能加速医疗药物的发现，而这仅仅是个开始。因此，生成式人工智能正在吸引成熟参与者（如风险投资家 (VC)、并购公司）以及新兴公司（生态系统合作伙伴）的兴趣。仅在 2022 年，风险投资公司就投资了超过 20 亿美元，4 科技行业领导者也在进行重大投资，包括微软向 OpenAI 投资 100 亿美元，5 以及谷歌向 Anthropic 投资 3 亿美元。6