NVIDIA ने हाल ही में AI-संचालित दवा खोज में एक प्रमुख भूमिका निभाई है। चिप निर्माता ने घोषणा की कि उसका बायोनेमो एजेंट टूलकिट अब एंथ्रोपिक के नए लॉन्च किए गए क्लाउड साइंस प्लेटफॉर्म में एकीकृत हो गया है, जिससे जीवन विज्ञान शोधकर्ताओं को संवादात्मक एआई के माध्यम से जीपीयू-त्वरित कंप्यूटिंग तक सीधी पहुंच मिल जाएगी। यह साझेदारी प्रोटीन फोल्डिंग सिमुलेशन से लेकर आणविक डिजाइन वर्कफ़्लो तक हर चीज को गति देने के लिए एंथ्रोपिक के क्लाउड एआई के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे में एनवीआईडीआईए के दशक भर के निवेश को जोड़ती है।
NVIDIA यह शर्त लगाई जा रही है कि दवा की खोज का भविष्य चैट इंटरफेस के माध्यम से चलता है। कंपनी ने इस सप्ताह खुलासा किया कि उसका बायोनेमो एजेंट टूलकिट – जैविक अनुसंधान के लिए जीपीयू-त्वरित उपकरणों का एक संग्रह – अब तैयार हो गया है एंथ्रोपिक का क्लाउड साइंस प्लेटफ़ॉर्म, एक नया एआई कार्यक्षेत्र जो विशेष रूप से वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एकीकरण जीवन विज्ञान शोधकर्ताओं को कुछ ऐसा देता है जो उनके पास पहले नहीं था: केवल सादे अंग्रेजी में क्लाउड से पूछकर परिष्कृत कम्प्यूटेशनल प्रयोगों को शुरू करने की क्षमता। प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी चलाने की आवश्यकता है? क्लाउड से पूछो. क्या आप एक लक्ष्य के विरुद्ध हजारों आणविक यौगिकों की स्क्रीनिंग करना चाहते हैं? ऐसा करने के लिए क्लाउड ने NVIDIA के GPU बुनियादी ढांचे का उपयोग किया।
anthropic इस सप्ताह की शुरुआत में क्लाउड साइंस की घोषणा सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट्स से आगे बढ़कर विशेष पेशेवर टूल में करने की घोषणा की गई। प्लेटफ़ॉर्म को वैज्ञानिक साहित्य को समझने, जटिल डेटासेट की व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और अब – NVIDIA के लिए धन्यवाद – वास्तव में कम्प्यूटेशनल रूप से गहन अनुसंधान कार्यों को निष्पादित करता है जिन्हें स्थापित करने के लिए पहले इंजीनियरों की टीमों की आवश्यकता होती थी।
के अनुसार NVIDIA का ब्लॉग पोस्टकंपनी ने जीवन विज्ञान के लिए “पूर्ण जीपीयू-त्वरित कंप्यूटिंग स्टैक” के निर्माण में एक दशक से अधिक समय बिताया है। इसमें न केवल हार्डवेयर बल्कि फ्रेमवर्क, लाइब्रेरी, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, माइक्रोसर्विसेज और डोमेन-विशिष्ट उपकरण शामिल हैं। BioNeMo इस स्टैक के शीर्ष पर बैठता है, हर चीज़ को मॉड्यूल में पैक करता है जिसे शोधकर्ता वास्तव में समानांतर कंप्यूटिंग में पीएचडी की आवश्यकता के बिना उपयोग कर सकते हैं।
समय मायने रखता है. जीवन विज्ञान ने उस समय को प्रभावित किया है जिसे NVIDIA “कम्प्यूटेशनल स्केल का युग” कहता है, जहां बाधा विचारों की नहीं बल्कि उन्हें परखने के लिए प्रयोगों को तेजी से चलाने की क्षमता की है। पारंपरिक गीली प्रयोगशाला के काम में महीनों लग जाते हैं। कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन घंटों में चल सकता है – यदि आपके पास बुनियादी ढांचा है और आप जानते हैं कि इसका उपयोग कैसे करना है। अधिकांश शोध प्रयोगशालाएँ ऐसा नहीं करतीं।
यहीं पर क्लाउड साइंस आता है। NVIDIA के कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर के शीर्ष पर एक संवादात्मक इंटरफ़ेस रखकर, anthropic और NVIDIA अनिवार्य रूप से सुपरकंप्यूटर-स्तरीय संसाधनों तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण कर रहे हैं। एक पोस्टडॉक जिसने कभी CUDA कोड की एक पंक्ति नहीं लिखी है, अब क्लाउड को आणविक गतिशीलता सिमुलेशन चलाने के लिए कह सकता है जिसके लिए कुछ साल पहले एक समर्पित कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान टीम की आवश्यकता होगी।
साझेदारी से यह भी पता चलता है कि एआई उद्यम परिदृश्य कितनी तेजी से ऊर्ध्वाधर में विभाजित हो रहा है। जबकि माइक्रोसॉफ्ट, गूगलऔर अन्य लोग क्षैतिज AI प्लेटफ़ॉर्म बनाने की दौड़ में हैं, NVIDIA विशिष्ट उद्योगों के लिए विशेष उपकरणों को सक्षम करके अपना दांव लगा रहा है। BioNeMo पहले से ही प्रमुख दवा कंपनियों में AI अनुसंधान को शक्ति प्रदान करता है। इसे क्लाउड साइंस में प्लग करने से अकादमिक प्रयोगशालाओं और छोटे बायोटेक स्टार्टअप तक पहुंच बढ़ जाती है जो समर्पित जीपीयू क्लस्टर का खर्च वहन नहीं कर सकते।
के लिए anthropicएकीकरण पर सीधा प्रहार है ओपनएआईजो चैटजीपीटी को एक शोध सहायक के रूप में स्थान दे रहा है, लेकिन अभी तक उस तरह के डोमेन-विशिष्ट कम्प्यूटेशनल उपकरण प्रदान नहीं कर पाया है जो क्लाउड साइंस अब प्रदान करता है। यह क्लाउड को सामान्य प्रयोजन सहायकों से अलग करने का एक नाटक भी है – यह केवल कागजात को सारांशित करने के बारे में नहीं है, यह वास्तव में चल रहे प्रयोगों के बारे में है।
यहां तकनीकी वास्तुकला मायने रखती है। NVIDIA के बायोनेमो टूलकिट में प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी, आणविक उत्पादन और जीनोमिक विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं। ये हल्के वजन वाले मॉडल नहीं हैं जिन्हें आप लैपटॉप पर चला सकते हैं – इनके लिए गंभीर GPU हॉर्स पावर की आवश्यकता होती है। उन्हें माइक्रोसर्विसेज के रूप में होस्ट करके जिसे क्लाउड कॉल कर सकता है, NVIDIA शोधकर्ताओं को अपने हार्डवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में बंद रखने के लिए मिलता है anthropic ऐसी क्षमताएं प्रदान करता है जिन्हें इन-हाउस बनाने में वर्षों लगेंगे।
किसी भी कंपनी ने मूल्य निर्धारण विवरण का खुलासा नहीं किया, लेकिन अर्थशास्त्र बता रहा है। NVIDIA जीपीयू और क्लाउड कंप्यूट एक्सेस बेचकर पैसा कमाता है। anthropic क्लाउड सब्सक्रिप्शन पर पैसा कमाता है। क्लाउड साइंस संभवतः एक प्रीमियम स्तर पर बैठता है, जो दोनों कंपनियों के लिए एक बार की हार्डवेयर खरीद को आवर्ती सॉफ्टवेयर राजस्व में बदल देता है।
बड़ा सवाल गोद लेने का है. वैज्ञानिक ब्लैक-बॉक्स टूल्स को लेकर बेहद संशय में हैं, और अच्छे कारण से – अनुसंधान में प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता मायने रखती है। क्लाउड साइंस को पारदर्शिता के साथ उपयोग में आसानी को संतुलित करने की आवश्यकता होगी कि वह वास्तव में कौन सी गणना चला रहा है और कैसे। इस क्षेत्र में NVIDIA का ट्रैक रिकॉर्ड मदद करता है, लेकिन विश्वास बनाने में समय लगता है।
प्रतिस्पर्धी शांत नहीं बैठे हैं. गूगल का डीपमाइंड पहले से ही प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के लिए अल्फाफोल्ड की पेशकश करता है। माइक्रोसॉफ्ट अपने Azure क्लाउड के माध्यम से दवा खोज के लिए AI उपकरण बना रहा है। वीरांगना वेब सेवाएँ GPU उदाहरण प्रदान करती हैं और फार्मा कंपनियों के साथ अनुबंध कर रही हैं। अंतर एकीकरण है – क्लाउड साइंस शोधकर्ताओं को सेवाओं को एक साथ जोड़ने के लिए मजबूर करने के बजाय एक उत्पाद में गणना, मॉडल और इंटरफ़ेस को पैकेज करता है।
यह साझेदारी सामान्य-उद्देश्य वाले एआई सहायकों से विशेष उपकरणों की ओर बदलाव का संकेत देती है जो वास्तव में काम करते हैं, न कि केवल इसका सारांश प्रस्तुत करते हैं। शोधकर्ताओं के लिए, इसका मतलब सेटअप समय के हफ्तों और पहले परिणामों के मिनटों के बीच का अंतर हो सकता है। एनवीआईडीआईए और एंथ्रोपिक के लिए, यह शर्त है कि एआई मुद्रीकरण की अगली लहर हर किसी के लिए सब कुछ बनने की कोशिश करने के बजाय विशिष्ट पेशेवर वर्कफ़्लो का मालिक बनने से आएगी। असली परीक्षा तब होती है जब प्रयोगशालाएं क्लाउड साइंस प्रयोगों के आधार पर पेपर प्रकाशित करना शुरू करती हैं और वैज्ञानिक समुदाय यह निर्णय लेता है कि क्या संवादात्मक एआई पर एक शोध उपकरण के रूप में भरोसा किया जा सकता है।
