Nvidia y Eli Lilly invertirán 1.000 millones en un laboratorio de fármacos impulsado por IA
Nvidia y Eli Lilly invertirán 1.000 millones de dólares en la construcción de un nuevo laboratorio conjunto de investigación para acelerar el descubrimiento de fármacos impulsado por inteligencia artificial (IA).
Las instalaciones se construirán en Silicon Valley y utilizarán la nueva generación de chips de IA Vera Rubin de Nvidia. "La colaboración entre Nvidia y Lilly unirá los talentos de ambas compañías, integrando la experiencia en computación acelerada, IA y robótica de Nvidia con la reconocida competencia de Lilly en el descubrimiento y desarrollo de fármacos", han explicado desde la tecnológica.
Esto ayudará a Lilly a afrontar retos que podrían "revolucionar" el descubrimiento de fármacos, ya que la plataforma Nvidia BioNeMo y el laboratorio de agentes del gigante farmacéutico estadounidense respaldan a sus químicos y biólogos. Las compañías también explorarán oportunidades para aplicar la computación acelerada y la IA avanzada en todas las áreas de negocio de Lilly, desde la fabricación hasta las operaciones comerciales.
La creación de este laboratorio de coinnovación se produce tras la construcción de la Nvidia DGX SuperPOD y la fábrica de IA de Lilly, la más potente del sector biofarmacéutico . "La nueva iniciativa se expande más allá de su presencia actual y busca aprovechar las inversiones en arquitecturas Nvidia de próxima generación, como Vera Rubin, lo que representa una inversión total prevista de hasta 1.000 millones de dólares en talento, infraestructura y computación durante cinco años".
"Vemos esto como un catalizador para las capacidades que definirán la próxima era del descubrimiento de fármacos", ha afirmado Diogo Rau, vicepresidente ejecutivo y director de información y digital de Lilly.
"Al colaborar con Nvidia, unimos una capacidad de procesamiento masiva, talento especializado y la capacidad de modelar datos a gran escala. Avanzamos hacia un futuro donde el descubrimiento se basa en la experimentación rápida y modelos cada vez más personalizados, un enfoque que refleja nuestro compromiso de liderar la IA aplicada al descubrimiento de fármacos e invertir profundamente en nuevas formas de generación de datos y desarrollo de modelos", ha concluido.
