加速机器学习!拜耳与谷歌合作研发量子药物

拜耳与谷歌达成合作,将使用谷歌的TPU进行量子化学计算,以加速药物发现过程。双方旨在证明蛋白质和配体相互作用的量子力学建模的可能性,并研究大规模计算的可行性。此外,拜耳还与其他公司如埃森哲合作,运用人工智能优化药物开发和制造流程。

(图片来源:网络)

近期,德国生命科学企业拜耳签署了一项合作协议,将谷歌的云计算应用于药物发现。该协议允许拜耳使用谷歌的TPU。据谷歌称,其TPU是为应用程序定制开发的电路,用于加速机器学习工作量,旨在最大限度地减少训练大型复杂网络模型的时间。

应用这种计算能力,可以加速扩展拜耳的量子化学计算实力。将量子力学应用于计算机辅助药物发现,从而实现生物和化学系统的计算机模拟。

此次合作目标是:证明蛋白质和配体相互作用的完全量子力学建模是可能的。此外,两家公司将研究在实际应用中,大规模密度泛函理论计算的科学性和经济可行性。

谷歌首席执行官Thomas Kurian表示:要以更高的准确性和速度进行研发,在医疗保健行业中,加速药物发现是人工智能和高性能计算最重要的应用之一。

拜耳首席信息和数字化转型官Bijoy Sagar 说:“拜耳渴望成为领先的创新者,我们将继续投资新颖的颠覆性技术,以解决复杂问题。通过与谷歌在TPU驱动的量子化学方面的合作,以及与行业领导者和专家的合作,增强了我们加快实现数字化转型的雄心壮志。”

与谷歌合作应用人工智能是拜耳的一系列举措之一,因为它希望通过转向数字解决方案来构建其发展通道。

2019年,该公司采用了埃森哲的人工智能临床数据收集和管理工具,以加速药物开发并改善患者预后。该工具将内部和外部临床数据收集到一个平台中,然后提供切实可行的方案。

拜耳并不是唯一一家使用人工智能和机器学习进行药物发现的公司,该行业正在寻求使药物开发过程更有效的方法,Biogen和埃森哲实验室还签署了一项合作协议,以开发支持量子与分子的比较应用。

同时,关于何时需要进行维护工作来改善制造流程,该行业还探索了人工智能的预测潜力,从而避免计划外的维护需要。

编译:卉可

编辑:慕一

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