Recursion, חברת טכנוביולוגיה מובילה בשלבים הקליניים המפענחת ביולוגיה כדי לתעש זיהוי תרופות, הודיעה היום על השקעה של 50 מיליון דולר על ידי NVIDIA, שבוצעה כהשקעה פרטית בהון ציבורי (PIPE).

Recursion הודיעה גם על תוכניות להאיץ את הפיתוח של מודלי בסיס הבינה המלאכותית שלה לביולוגיה וכימיה, שבשיתוף פעולה עם NVIDIA היא מתכוונת לייעל ולהפיץ לחברות ביוטכנולוגיה באמצעות שירותי הענן של NVIDIA.

"שיתוף הפעולה שלנו עם NVIDIA מייצג שתי חברות טובות מסוגן שמתאחדות כדי לעזור לפתור את אחד האתגרים הקשים ביותר בעולם, גילוי תרופות", אמר ד"ר כריס גיבסון, מייסד שותף ומנכ"ל Recursion. "עם מערך הנתונים העוצמתי שלנו ויכולות המחשוב המואצות של NVIDIA, בכוונתנו ליצור מודלים בסיסיים פורצי דרך בביולוגיה ובכימיה בקנה מידה שלא דומה לשום דבר שאי פעם שוחרר במרחב הביולוגי".

Recursion מתכננת להשתמש במערך הנתונים הביולוגי והכימי הקנייני העצום שלה, העולה על 23 פטה-בייט ו-3 טריליון קשרי גנים ותרכובות הניתנים לחיפוש, כדי להאיץ את הכשרת מודלי הבסיס בענן NVIDIA DGX לרישיון/שחרור מסחרי אפשרי ב-BioNeMo, שירות הענן של NVIDIA לבינה מלאכותית גנרטיבית בגילוי תרופות.

NVIDIA גם תסייע למטב ולהרחיב את מודלי הבסיס של Recursion תוך מינוף מחסנית הבינה המלאכותית של NVIDIA ומומחיות המחשוב המלאה של NVIDIA. BioNeMo הוכרז מוקדם יותר השנה כשירות ענן לבינה מלאכותית גנרטיבית בגילוי תרופות, המציע כלים להתאמה אישית מהירה ולפריסה מהירה של מודלים ביומולקולריים מתקדמים וספציפיים לתחום בקנה מידה גדול באמצעות ממשקי API בענן. רקורסיה מצפה להשתמש בתוכנה זו כדי לתמוך בצנרת הפנימית שלה, כמו גם בשותפיה הנוכחיים והעתידיים.

"Generative AI הוא כלי מהפכני לגילוי תרופות וטיפולים חדשים", אמר ג'נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל NVIDIA. "אנו שמחים לשתף פעולה עם הצוות ברמה עולמית של Recursion, שעושה עבודה חלוצית בביולוגיה דיגיטלית ובכימיה עם NVIDIA DGX ותוכנות NVIDIA AI כדי להאיץ את הפיתוח של מודלי הבינה המלאכותית הגנרטיביים הביומולקולריים הגדולים בעולם ולהאיץ את גילוי התרופות עבור חברות ביוטק ותרופות".

עוד ב-

תוצרת ישראל: אנבידיה חושפת את מחשב העל שלה

לכתבה המלאה

Recursion, באמצעות רכישתה האחרונה של Valence Discovery, שואפת להאיץ את הפיתוח של טכנולוגיות חדשות כדי להזין את תעשיית הביופארמה, ובמקביל להביא לדמוקרטיזציה של הגישה למודלים בקנה מידה גדול שיש להם השפעה מרבית על גילוי תרופות.