Beschleunigte Entedeckung von Arzneimitteln mit Transformer Neural Networks

Erhalten Sie tiefe Einblicke in die entscheidende Rolle von GPU-gestützten Transformator-KI-Modellen für die Beschleunigung pharmazeutischer Innovationen und die Entwicklung neuer Therapien.

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Revolutionäre Medikamentenentwicklung mit evolutionärer KI und HPC

Erhalten Sie Analysteneinblicke zur Bedeutung von GPU-gestützten neuronalen Transformer-Netzwerken für die Beschleunigung der Arzneimittelforschung und -entwicklung. Von den wichtigsten Herausforderungen und Anwendungsfällen der Branche bis hin zu Anwendungen zur Bekämpfung von COVID-19 zeigt diese IDC-Perspektive alles, was Sie über die wachsende Bedeutung neuronaler Netze in der Arzneimittelforschung wissen müssen.

Training biomedizinischer NLP-Modelle

Die Nutzung realer Daten zur Erstellung klinischer Sprachmodelle ermöglicht die Entwicklung von Präzisionsmedizinstrategien, die Vorhersage von Gesundheitsergebnissen und die Unterstützung bei der Patientenrekrutierung.

Proteinstrukturen mithilfe von KI vorhersagen

KI-gestützte Proteinstrukturvorhersage

Die 3D-Form eines Proteins zu verstehen ist sehr komplex, anspruchsvoll, teuer und zeitaufwendig. Maschinelles Lernen ermöglicht eine schnelle und genaue Vorhersage von Proteinstrukturen.

Screening von Verbindungen mit HPC zu Hyperscale

Transformator-fähiges Supercomputing ersetzt rechenintensive physikbasierte Ansätze, um Milliarden von Verbindungen in wenigen Minuten zu bewerten.

Beschleunigung der COVID-19-Forschung

Von der Genomanalyse über Kryo-EM bis hin zu fortschrittlichen molekularen Simulationen beschleunigen GPU-basierte Lösungen die Entdeckung von Impfstoffen und Therapien gegen COVID-19.

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