[ad_1]
Các mô hình AI định lượng của SandboxAQ kết hợp với thuật toán CUDA-DMRG giúp tăng tốc các phép tính hóa học tính toán lên 80 lần và thúc đẩy làn sóng ứng dụng đột phá mới trong nhiều ngành công nghiệp
Hộp cátAQ hôm nay đã công bố một tiến bộ đột phá thúc đẩy giới hạn của hóa học tính toán, tác động đến các lĩnh vực như dược phẩm sinh học, hóa chất, khoa học vật liệu và các ngành công nghiệp khác. Hợp tác với NVIDIASandboxAQ tận dụng các Mô hình định lượng lớn (LQM) và thuật toán Nhóm chuẩn hóa ma trận mật độ tăng tốc NVIDIA CUDA (DMRG). Điều này cho phép các nhà khoa học thực hiện các mô phỏng AI định lượng có độ chính xác cao của các hệ thống thực tế với độ chính xác cao, vượt xa những gì các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình AI khác hiện có thể làm được.
Kết hợp thuật toán CUDA-DMRG, nền tảng NVIDIA Quantum và tính toán tăng tốc NVIDIA giúp tăng tốc các phép tính có độ chính xác cao này hơn 80 lần so với các phép tính CPU 128 lõi truyền thống. Đồng thời, nó tăng gấp đôi kích thước của các chất xúc tác có thể tính toán và các vị trí hoạt động của enzyme do hệ thống tính toán. Các nhà nghiên cứu SandboxAQ sử dụng các kết quả tính toán này để đào tạo các mạng AI nhằm tối ưu hóa cho phương pháp xử lý hoặc chất xúc tác mong muốn như đã nêu trong bản in trước có sẵn ĐÂY.
Tiến sĩ Martin Ganahl, nhà khoa học cấp cao tại SandboxAQ cho biết: “Máy tính tiên tiến đang mở ra những ranh giới mới trong nghiên cứu khoa học. Việc chúng tôi sử dụng công nghệ NVIDIA đã cho phép chúng tôi giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất trong hóa học”. “Chúng tôi không chỉ nâng cao hiểu biết của mình về khoa học vật liệu và hóa học mà còn mở đường cho làn sóng đổi mới tiếp theo trong khám phá thuốc và xúc tác để giải quyết các tình trạng hiện không thể chữa khỏi và tìm ra những cách an toàn hơn và rẻ hơn để tổng hợp các phân tử và vật liệu”.
“Siêu máy tính AI đang giúp giải quyết các vấn đề quan trọng trong ngành công nghiệp hóa chất và dược phẩm”, Tim Costa, giám đốc máy tính lượng tử và hiệu suất cao tại NVIDIA cho biết. “Việc SandboxAQ sử dụng nền tảng NVIDIA Quantum đang tạo điều kiện cho các mô phỏng ở quy mô chưa từng có, cho phép các nhà khoa học suy nghĩ lại về những gì có thể trong hóa học tính toán”.
“Công trình này với NVIDIA nhấn mạnh cam kết của SandboxAQ trong việc thúc đẩy ranh giới khám phá khoa học và đổi mới công nghệ”, Jim Breyer, Nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc điều hành của Breyer Capital và là nhà đầu tư ban đầu vào SandboxAQ cho biết. “Việc mở khóa bí mật của các hợp chất và chất xúc tác mới giúp mở ra kỷ nguyên mới về đột phá LQM trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, đưa chúng ta vượt ra ngoài LLM. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế”.
Năm ngoái, SandboxAQ đã công bố Hợp tác AI với Đại học California San Francisco (UCSF), Novonix và Riboscience. Vào năm 2024, Flagship Pioneering, SPARK NS và các tổ chức khác đã ký kết để thúc đẩy các đường ống đổi mới của họ.
Các ứng dụng cho LQM trải dài từ dược phẩm sinh học đến nông nghiệp đến vật liệu tiên tiến. Ví dụ, trong dược phẩm sinh học, enzyme Cytochrome P450s đóng vai trò trung tâm trong quá trình chuyển hóa thuốc ở người và là yếu tố then chốt để hiểu về độc tính của thuốc. CUDA-DMRG có thể giúp giải quyết vấn đề tồn tại lâu dài về mô hình hóa chính xác hoạt động xúc tác của cytochrome và cung cấp góc nhìn thay đổi cuộc chơi cho dự đoán độc tính tính toán, cho phép mô phỏng tính toán để giảm rủi ro cho các thử nghiệm lâm sàng trước khi chúng diễn ra.
Đào tạo các mô hình AI lớn bằng dữ liệu độc quyền, được tạo ra để mở khóa những đột phá trong thế giới vật lý là cốt lõi của làn sóng AI định lượng mới. LQM có thể đưa ra những dự đoán chính xác về thế giới vì chúng dựa trên dữ liệu chính xác dựa trên vật lý. Trong khi LLM bị giới hạn ở dữ liệu có sẵn trên Web hoặc các nguồn hiện có khác, LQM của SandboxAQ có thể truy cập vào nguồn dữ liệu đào tạo không giới hạn được tạo ra bởi các mô phỏng AI định lượng dựa trên vật lý.
Đăng ký nhận tin tức insideAI miễn phí bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia cùng chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insideainews/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideAINEWSNOW
[ad_2]
Source link