Lösungen mit KI und beschleunigtem Computing für den Automobilbereich

KI-gestützte Medikamentenentwicklung

    Fortschritte in der Biopharma- und Pharmaforschung durch KI und beschleunigtes Computing

    Von der Suche in einer scheinbar unendlichen Moleküldatenbank über die Generierung von Molekülen bis hin zum Verständnis von Proteinen, DNA und RNA helfen NVIDIA-Lösungen pharmazeutischen und biopharmazeutischen Unternehmen dabei, Medikamente schneller und kostengünstiger zu entdecken und zu entwickeln.

    Generative KI zur Verbesserung der Entdeckung und Entwicklung von Biologika

    Erfahren Sie, wie Amgen die Entdeckung von Biologika beschleunigt, indem es generative KI-Modelle einsetzt, um Designs für Molekülkandidaten vorzuschlagen, und prädiktive Modelle, um Designs zu bewerten.

    Erfolgsgeschichte lesen: Medikamentenentwicklung mit generativer KI >

    Anwendungsbeispiele

    Entdecken Sie, wie KI die biopharmazeutische Industrie verändert

    Proteinstrukturvorhersage

    Forschung und Entwicklung im Medikamentenbereich

    Es wird angenommen, dass ungefaltete oder fehlgefaltete Proteine degenerative Erkrankungen wie Mukoviszidose, Alzheimer, Parkinson und Chorea Huntington verursachen. Finden Sie heraus, wie Deep Learning Wissenschaftlern hilft, Proteinstrukturen mit beschleunigtem OpenFold in NVIDIA BioNeMo™ vorherzusagen.

    Erfahren Sie mehr über KI-gestützte Medikamentenentwicklung für generative Chemie und Proteine

    Generierung kleiner Moleküle

    Forschung und Entwicklung im Medikamentenbereich

    Deep-Learning-Modelle für die generative Chemie helfen Wissenschaftlern dabei, den riesigen chemischen Raum zu erforschen und kleine Moleküle de novo zu produzieren. Erfahren Sie mehr über das generative KI-Modell MegaMolBART für die Chemie und den Wettbewerbsvorteil von KI-basierten Ansätzen.

    Entdecken Sie De Novo Molekülgenerierung mit KI-Transformatormodellen

    Vorhersage der biomolekularen Eigenschaften

    Forschung und Entwicklung im Medikamentenbereich

    Mithilfe von großen Sprachmodellen, die für Chemie und Biologie optimiert sind, verstehen Forscher Proteine, entdecken neue Muster und gewinnen Erkenntnisse in biologischen Sequenzen, die sie mit biologischen Eigenschaften oder Funktionen und sogar mit dem Gesundheitszustand des Menschen in Verbindung bringen können.

    Erfahren Sie, wie NVIDIA große Sprachmodelle auf die Biologie ausweitet

    Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der Biomedizin

    Vyasa nutzt das bio-medizinische NLP-KI-Modell NVIDIA BioMegatron, um unstrukturierte Inhalte in Millisekunden in strukturierte Erkenntnisse umzuwandeln. Dabei werden Fragen zu Krankheitsbildern, klinischen Versuchsplänen, Standortdetails, demografischen Daten von Probanden und anderen biomedizinischen Aufgaben beantwortet.

    Erfahren Sie, wie Vyasa NLP einsetzt, um schneller Einblicke zu erhalten

    Die Konferenz für das Zeitalter von KI und Metaverse

    Entwicklerkonferenz vom 20. bis 23. März | Keynote am 21. März

    Verpassen Sie nicht diese drei anstehenden Restaurant-Sessions bei GTC.

    Beschleunigen der generativen KI in Biologie und Gesundheitswesen

    Generative KI hat das Potenzial, viele Branchen zu beschleunigen, einschließlich der Biologie und des Gesundheitswesens. In diesem Vortrag wird Kimberly Powell, VP/GM von NVIDIA Healthcare and Life Sciences, erörtern, wie die Schnittstelle von generativer KI mit Biologie und …

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    Multimodales Deep Learning für das Protein-Engineering

    Künstlich hergestellte Proteine spielen eine immer wichtigere Rolle in Industrien und Anwendungen in den Bereichen Pharmazeutika, Landwirtschaft, Spezialchemikalien und Kraftstoffe. Maschinelles Lernen könnte ein noch nie dagewesenes Maß an Kontrolle beim Protein-Engineering ermöglichen, um …

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    Eine transformative KI-Plattform zur Beschleunigung der Entdeckung von Biologika

    Amgen beschleunigt das Tempo der Forschung und Entwicklung durch digitale Innovationen in unseren Nass- und Trockenlabors drastisch. Das Vorab-Training großer biomolekularer Sprachmodelle auf proprietären Daten ist ein wichtiger Teil unserer Gesamtstrategie. Medikamentenentwicklung mit KI von NVIDIA …

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    Alle Gesundheits-Sessions anzeigen

    Lösungen

    Lösungen für jede Phase der Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten

    NVIDIA Clara™ für die Medikamentenentwicklung ist eine GPU-beschleunigte Plattform für die computergestützte Medikamentenforschung, die KI, Datenanalyse, Simulation und Visualisierung kombiniert, um disziplinübergreifende Workflows in der Wirkstoffentwicklung zu unterstützen.  Clara für die Medikamentenentwicklung hilft Wissenschaftlern und Forschern, Medikamente schneller auf den Markt zu bringen und neue Möglichkeiten für die Erforschung von Krankheitsmechanismen zu schaffen.

    NVIDIA Clara für die Medikamentenentwicklung

    Mit NVIDIA Clara für die Medikamentenentwicklung können Forscher Hochleistungs-Computing-Anwendungen, vortrainierte KI-Modelle und domänenspezifische Anwendungs-Frameworks in den Bereichen Genomik, Proteinstrukturbestimmung, virtuelles Wirkstoffscreening, medizinische Bildgebung, NLP und mehr einsetzen.

    Werfen Sie einen genaueren Blick auf NVIDIA Clara für die Medikamentenentwicklung

    Beschleunigen Sie die frühe Medikamentenentwicklung mit generativer KI

    NVIDIA BioNeMo Service ist ein Cloud-Service für generative KI in der Medikamentenentwicklung. Er bietet Tools zur schnellen Anpassung und Bereitstellung von domänenspezifischen, hochmodernen biomolekularen Modellen im großen Maßstab über Cloud-APIs.

    Erfahren Sie mehr über BioNeMo

    Ressourcen

    Detailliertere Einblicke in die KI in der Biopharmazie

    Highlights

    Genentech und NVIDIA revolutionieren die Medikamentenentwicklung mit generativer KI im Lab-in-the-Loop

    Erfahren Sie, wie Genentech, ein Pionier der Biotechnologie, und NVIDIA, ein führendes Unternehmen im Bereich der KI, zusammenarbeiten, um die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten zu beschleunigen. Durch die Optimierung ihres iterativen Lab-in-a-Loop-Frameworks mit generativer KI schließt Genentech die Lücke zwischen Laborexperimenten und Computeralgorithmen. Das Ergebnis sind neue molekulare Designs, die die Medizin voranbringen und neue Therapien schneller zum Patienten bringen können.

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