Eli Lilly e Nvidia planejam novo laboratório de IA para acelerar a descoberta de medicamentos

O médico irá atendê-lo agora. É um agente de IA com crachá de visitante — e um custo mensal de oito dígitos.

Nvidia e Eli Lilly anunciaram nesta segunda-feira que estão lançando um laboratório de co-inovação em IA com o objetivo de acelerar a descoberta de medicamentos — um compromisso de cinco anos de mais de US$ 1 bilhão, baseado em descoberta acelerada e em ciclo fechado, que pretende “industrializar” modelos de IA e acelerar o desenvolvimento clínico. As empresas irão compartilhar um novo espaço na Bay Area para que as equipes possam trabalhar juntas em tempo real, com a inauguração prevista para o final de março.

Kimberly Powell, vice-presidente de saúde da Nvidia, vinculou o plano de expansão ao futuro hardware da Nvidia, dizendo que a nova fábrica de IA da Lilly deve crescer para um ambiente híbrido de nuvem, alimentado pelos futuros sistemas Nvidia Vera Rubin, juntamente com a capacidade de nuvem DGX da Nvidia. Para a Nvidia, esse é o tipo de detalhe que transforma uma parceria em algo mais sólido do que apenas uma manchete: um plano de vários anos que já olha além da geração atual de máquinas.

“Ao combinar a profunda expertise da Lilly em descoberta de medicamentos com a experiência da Nvidia em IA e computação acelerada”, disse Powell, “estamos construindo o futuro de como os medicamentos serão projetados e desenvolvidos.”

A descrição dela sobre o que o laboratório fará foca fortemente na geração de dados — o ingrediente pouco glamouroso que determina se a “descoberta de medicamentos por IA” se comporta como uma disciplina ou apenas uma demonstração. Ela disse que um grande foco será a produção de “dados de treinamento incríveis” por meio de trabalho laboratorial em grande escala, criando “dados de verdade fundamental no laboratório” para treinar modelos fundacionais de biologia com dados multimodais e, em seguida, apertando o ciclo entre hipóteses e descobertas. E esse é o princípio por trás de toda a estrutura: experimentos melhores criam dados melhores; dados melhores criam modelos melhores; modelos melhores tornam os próximos experimentos mais direcionados — um ciclo de feedback projetado para rendimento.

Em um comunicado de imprensa, o diretor de informação e digital da Lilly, Diogo Rau, descreveu o laboratório como uma mudança na forma como as descobertas são feitas. “Vemos isso como um catalisador para as capacidades que definirão a próxima era da descoberta de medicamentos”, disse ele. “Ao trabalhar com a Nvidia, estamos unindo computação massiva, talento especializado e a capacidade de moldar dados em escala imensa.” Ele acrescentou: “Estamos caminhando para um futuro onde a descoberta é impulsionada por experimentação rápida e modelos cada vez mais personalizados.”

A versão de Powell para essa mesma aposta enfatiza fortemente a criação de dados — “dados de verdade fundamental no laboratório” produzidos por meio de trabalho laboratorial em larga escala — porque modelos biológicos só são tão bons quanto os insumos que você pode defender. O escopo vai além do P&D inicial. Powell disse que as empresas irão explorar a aplicação de computação acelerada e IA avançada em toda a operação da Lilly, desde a fabricação até as operações comerciais. Esse é um mandato amplo — e familiar para a Nvidia, que costuma começar pelo fluxo de trabalho mais atraente e depois avança para o restante da pilha empresarial uma vez que a infraestrutura está estabelecida.