Broad Institute e a NVIDIA levam o NVIDIA Clara para a plataforma Terra Cloud, permitindo que 25 mil pesquisadores avancem em descobertas biomédicas

por Felipe Biano

Parceria acelera workflows de análise de genomas; equipes colaborarão para desenvolver grandes modelos de linguagem para descoberta e desenvolvimento de terapias direcionadas

A NVIDIA anuncia uma parceria com o Broad Institute do MIT e Harvard para oferecer à plataforma Terra Cloud e a seus mais de 25 mil usuários, desde pesquisadores biomédicos acadêmicos, startups a grandes empresas farmacêuticas, com as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e aceleração necessárias para analisar rapidamente grandes volumes de dados da área da saúde.

A colaboração foi projetada para conectar as plataformas de experiência em IA da NVIDIA e computação da área da saúde com os mundialmente renomados pesquisadores, cientistas e plataformas abertas do Broad Institute com foco em três áreas principais:

  • Disponibilizando o NVIDIA Clara™ Parabricks® na plataforma Terra: o Parabricks, um pacote de software acelerado por GPU para análise secundária de dados de sequenciamento, agora está disponível em seis novos workflows da plataforma Terra. Agora, os usuários podem analisar um genoma inteiro em pouco mais de uma hora com o Clara Parabricks, em comparação com 24 horas em um ambiente baseado em CPU, reduzindo assim o custo computacional em mais da metade.
  • Criação de grandes modelos de linguagem (LLMs): os pesquisadores desenvolverão modelos fundamentais para DNA e RNA, os componentes fundamentais da vida, para entender melhor a biologia humana usando o NVIDIA BioNeMo, um framework de aplicações de IA anunciado para grandes modelos de linguagem em biologia.
  • Trazendo deep learning aprimorado para o Genome Analysis Toolkit (GATK): a NVIDIA está contribuindo com um novo modelo de deep learning diretamente para o kit de ferramentas GATK do Broad Institute, o padrão do setor usado por mais de 100 mil pesquisadores, que ajuda a identificar variantes genéticas associadas a doenças. Isso ajudará os pesquisadores da descoberta de medicamentos a desenvolver novos tratamentos.

“Há uma necessidade em todo o ecossistema de serviços de saúde de melhores ferramentas computacionais para possibilitar avanços na maneira como compreendemos as doenças, desenvolvemos diagnósticos e oferecemos tratamentos”, diz Kimberly Powell, vice-presidente de serviços de saúde da NVIDIA. “Ao expandir nossa colaboração com o Broad Institute, podemos trazer o poder de grandes modelos de linguagem para, em última análise, oferecer soluções conjuntas e reduzir a divisão entre insights de pesquisadores e benefícios reais para os pacientes.”

O Broad Institute tem como objetivo possibilitar a próxima geração de pesquisas biomédicas colaborativas, fornecendo uma plataforma de cloud aberta que conecte pesquisadores entre eles e aos conjuntos de dados e ferramentas de que eles precisam para alcançar avanços científicos.

“As ciências biomédicas estão no meio de uma revolução de dados, e os pesquisadores precisam muito de uma nova abordagem para trazer machine learning à biomedicina”, conta Anthony Philippakis, Diretor de Dados do Broad Institute. “Nessa colaboração, pretendemos expandir nossa missão de compartilhamento de dados e processos colaborativos para dimensionar a pesquisa genômica.”

Grandes modelos de linguagem para estudar doenças

A estrutura BioNeMo da NVIDIA inclui LLMs pré-treinadas para proteínas e química que simplificam treinamento, inferência e dimensionamento. A BioNeMo é uma extensão do framework NVIDIA NeMo Megatron e é específico do domínio de química, proteínas e sequências de DNA/RNA.

A BioNeMo permite que os desenvolvedores treinem e implantem LLMs de biologia com bilhões de parâmetros. Juntas, as equipes de ambas as organizações desenvolverão esse trabalho, criando novos modelos para adicionar à coleção BioNeMo e disponibilizá-los na plataforma Terra.

Software da NVIDIA para IA específica de domínio

Os workflows acelerados por GPU do NVIDIA Parabricks oferecem aos pesquisadores tempos de resposta mais rápidos e custos mais baixos para uma ampla variedade de análises de dados genômicos. Para o workflow germinal de práticas recomendadas do GATK do Broad, fazer a análise com o Parabricks em GPUs pode ser até 24 vezes mais rápido a menos da metade do custo.

“Este é um importante avanço tecnológico para a comunidade científica e para a biomedicina. A NVIDIA continua a trazer soluções para aprimorar e agilizar o processamento de dados e serviços nos mais diversos setores e nichos da sociedade, e esta parceria é mais uma forma de exemplificar isso”, afirma Marcio Aguiar, Diretor da NVIDIA Enterprise para América Latina.

Os pesquisadores do Broad Institute também terão acesso ao MONAI, um framework de deep learning de código aberto para IA de imagens médicas, bem como para NVIDIA RAPIDS™, um kit de ferramentas de ciência de dados acelerado por GPU para uma preparação mais rápida de dados, que pode ser usado para análise genômica de célula única.

Saiba mais sobre a integração do Clara Parabricks e do Terra, e participe da lista de acesso antecipado ao NVIDIA BioNeMo LLM Service.

Para saber mais sobre NVIDIA Clara, não deixe de assistir a sessão completa do GTC Fall 2022 com o Fundador e CEO da NVIDIA Jensen Huang.

Sobre a NVIDIA 

Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica e iniciou a era da IA moderna. A NVIDIA agora é uma empresa de computação full-stack com ofertas em escala de data center que estão reformulando o setor. Mais informações em: https://nvidianews.nvidia.com/.  

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Algumas declarações neste press release incluindo, mas não se limitando a, declarações sobre: os benefícios e o impacto de nossas parcerias, incluindo o Broad Institute e a integração do Clara Parabricks com a Terra;  os benefícios, o desempenho, o impacto e a disponibilidade de nossos produtos e tecnologias, incluindo NVIDIA Clara Parabricks, NVIDIA BioNeMo, NVIDIA NeMo Megatron e NVIDIA RAPIDS; uma revolução de dados nas ciências biomédicas; e a necessidade de melhores ferramentas computacionais em todo o ecossistema da área da saúde são declarações prospectivas que estão sujeitas a riscos e incertezas que podem ter resultados materialmente diferentes das expectativas. Entre os fatores importantes que podem fazer com que os resultados reais sejam materialmente diferentes estão as condições econômicas globais; nossa dependência de terceiros para manufaturar, montar, empacotar e testar nossos produtos; o impacto do desenvolvimento tecnológico e da concorrência; o desenvolvimento de novos produtos e tecnologias ou melhorias nos já existentes; a aceitação de nossos produtos ou de produtos de nossos parceiros no mercado; defeitos de software, projeto ou manufatura; mudanças nas preferências ou nas demandas do consumidor; mudanças nas interfaces e nos padrões do setor; perda inesperada de desempenho de nossos produtos ou tecnologias quando integrados a sistemas; e outros fatores detalhados regularmente nos relatórios mais atuais apresentados pela NVIDIA à Comissão de Valores Mobiliários e Câmbio (SEC – Securities and Exchange Commission), incluindo, mas não limitados a, seu relatório anual no Formulário 10-K e os relatórios trimestrais no Formulário 10-Q. As cópias dos relatórios apresentados à SEC são publicadas no site da empresa e estão disponíveis na NVIDIA gratuitamente. Essas declarações prospectivas não são garantias de desempenho futuro e são baseadas em fatos até esta data, e, salvo por determinação legal, a NVIDIA isenta-se de qualquer obrigação de atualizar tais declarações para refletir circunstâncias ou eventos futuros.

© 2022 NVIDIA Corporation. Todos os direitos reservados. NVIDIA, o logotipo da NVIDIA, NVIDIA Clara, NVIDIA Rapids e Parabricks são marcas comerciais e/ou marcas registradas da NVIDIA Corporation nos EUA e em outros países. Outros nomes de empresas e produtos são marcas comerciais das respectivas empresas às quais são associados.

Por: Sing Comunicação de Resultados

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