Supercomputador de IA é o mais rápido do Reino Unido e ajudará pesquisadores biologia digital, genômica, computação quântica e IA
A Nvidia Enterprise lançou oficialmente o supercomputador mais potente do Reino Unido, o Cambridge-1, que permitirá que cientistas e especialistas da área da saúde usem a combinação de Inteligência Artificial (IA) e simulação para acelerar descobertas sobre doenças e tratamentos de forma escalada em em tempo recorde no país. A Nvidia investiu US$ 100 milhões no equipamento de última geração e cinco projetos realizados pelo supercomputador já auxiliam instituições no desenvolvimento de medicamentos e em descobertas para prevenção de doenças.
“O Cambridge-1 ajudará pesquisadores líderes de empresas e do meio acadêmico a realizar projetos importantes no supercomputador mais potente do Reino Unido, gerando mais informações sobre doenças e tratamentos em uma escala e uma velocidade inéditas no país. As descobertas feitas com o Cambridge-1 ocorrerão no Reino Unido, mas o impacto será mundial, promovendo pesquisas inovadoras que têm o potencial de melhorar a vida de milhões de pessoas”, afirma Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia.
De acordo com um relatório da Frontier Economics, empresa de consultoria econômica, o Cambridge-1 tem o potencial de gerar cerca de £600 milhões (US$ 831 milhões) nos próximos 10 anos.
Alguns dos primeiros projetos realizados pelo supercomputador da Nvidia são sobre o estudo aprofundado de doenças cerebrais como a demência, o uso de IA para criar medicamentos e o aumento da precisão na identificação de variações dos genomas humanos que causam distúrbios. Esses projetos foram realizados em parceria com a AstraZeneca, a GSK, a Guy’s and St Thomas’s NHS Foundation Trust, a King’s College London e a Oxford Nanopore.
A Nvidia está colaborando com a AstraZeneca para realizar descobertas mais rápidas de medicamentos, criando um modelo generativo de IA baseado em transformadores para estruturas químicas. As arquiteturas de redes neurais baseadas em transformadores, que surgiram apenas nos últimos anos, permitem que os pesquisadores usem grandes conjuntos de dados com métodos autossupervisionados de treinamento, evitando a necessidade de identificar manualmente exemplos durante o pré-treinamento.
A Nvidia e a AstraZeneca também possuem um projeto com o Cambridge-1 focado no uso de IA na patologia digital, uma área da qual se gasta muito tempo e dinheiro fazendo anotações em imagens digitalizadas de lâminas com amostras de tecido para gerar novas informações. Com algoritmos de IA não supervisionados treinados com milhares de imagens, é possível eliminar o processo de anotação e identificar possíveis recursos de digitalização que podem ser correlacionados com resposta aos medicamentos.
“O treinamento de algoritmos de IA com imagens de lâminas inteiras é desafiador devido ao tamanho das imagens, entre outros fatores. Graças à colaboração com a Nvidia no Cambridge-1, podemos ampliar nosso trabalho atual e desenvolver novas metodologias que promovam o uso da IA na patologia digital”, declara Lindsay Edwards, vice-presidente de Ciência de Dados e IA, do Departamento de Doenças Respiratórias e Imunologia, BioPharmaceuticals R&D da AstraZeneca.
A abordagem de pesquisa e desenvolvimento da GSK é focada em alvos geneticamente validados, que têm uma chance duas vezes maior de se tornar medicamentos e atualmente são responsáveis por mais de 70% do pipeline de pesquisa da empresa. Para maximizar o potencial dessas informações, a GSK criou recursos de última geração relacionados às áreas de genética humana, genômica funcional, IA e machine learning.
“As tecnologias avançadas são fundamentais para a abordagem de P&D da GSK e ajudam a aproveitar o potencial de dados grandes e complexos com modelos preditivos e maior velocidade, precisão e escala”, disse Kim Branson, vice-presidente sênior ediretor global de IA-ML da GSK.
A colaboração com parceiros na vanguarda da genética, da genômica e da IA/ML pode ajudar a GSK a fazer mais previsões sobre a saúde humana, além de desenvolver medicamentos melhores com uma chance de sucesso duas vezes maior na fase clínica dos ensaios, segundo a NVIDIA.
A King’s College London e a Guy’s and St Thomas’s NHS Foundation Trust estão usando o Cambridge-1 para ensinar modelos de IA a gerar imagens cerebrais sintéticas, aprendendo com dezenas de milhares de imagens de ressonância magnética de várias idades e doenças. O objetivo final é usar o modelo de dados sintéticos para entender melhor doenças como a demência, o acidente vascular cerebral, o câncer cerebral e a esclerose múltipla, agilizando o diagnóstico e o tratamento.
Como o modelo cerebral sintético de IA consegue gerar um volume infinito de imagens cerebrais únicas com características específicas (idade, doença, etc.), ele permitirá uma análise mais detalhada das doenças, possivelmente agilizando o diagnóstico e aumentando a precisão dele.
A pesquisa aproveita vários dos recursos de saúde líderes mundiais do Reino Unido devido a uma forte colaboração com o National Health Service e o UK Biobank, um dos bancos de dados biomédicos mais completos do mundo. A King’s College London pretende compartilhar o modelo de dados sintéticos com a comunidade geral de centros de pesquisa e startups.
“O poder da inteligência artificial na área da saúde ajudará a acelerar o diagnóstico dos pacientes, melhorar serviços como a detecção precoce do câncer de mama e aprimorar a forma como avaliamos o risco e priorizamos os pacientes de acordo com a necessidade clínica”, conta Ian Abbs, professor e diretor executivo da Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust.
A tecnologia de sequenciamento de leitura longa da Oxford Nanopore Technologies está sendo usada em mais de 100 países para gerar informações genômicas em diversas áreas de pesquisa, da saúde humana e vegetal ao monitoramento ambiental e à resistência antimicrobiana.
A Oxford Nanopore implanta a tecnologia Nvidia em várias plataformas de sequenciamento genômico para desenvolver ferramentas de IA que aumentem a velocidade e a precisão da análise genômica. Segundo a Nvidia, com o acesso ao Cambridge-1, a Oxford Nanopore poderá realizar tarefas relacionadas à melhoria de algoritmos em horas em vez de dias. Esses algoritmos aprimorados garantirão aos cientistas mais precisão genômica para informações mais úteis e mais agilidade.
