Nvidia正式發表英國目前最強大的超級電腦Cambridge-1,供科學家利用人工智慧和模擬運算,來推進生物技術發展,Nvidia投資了1億美元來打造Cambridge-1,這是一部供外部研究存取而設計的超級電腦,Cambridge-1擁有80個DGX A100系統,整合了A100 GPU、BlueField-2 DPU和Nvidia HDR InfiniBand網路,可提供400 petaflops的人工智慧效能和8 petaflops的Linpack效能。

Cambridge-1為NvidiaDGX SuperPOD超級運算叢集,是目前全球前50快的電腦,初始專案與AstraZeneca、GSK、St Thomas’ NHS Foundation Trust和Oxford Nanopore等組織合作,來研究失智症等腦部疾病,並使用人工智慧加速新藥設計,或是從人類基因組中,發現可能產生疾病的變異。官方提到,Cambridge-1匯集加速運算、人工智慧和生命科學多個領域的研究成果,能夠同時利用整個系統進行大規模研究。

AstraZeneca使用Cambridge-1,將人工智慧應用在數位病理學中。Nvidia與AstraZeneca展開合作,利用人工智慧模型來探索化學結構,以加速藥物發現,Nvidia提到,Transformer神經網路架構是到了最近幾年才足夠成熟,現在已經可讓研究人員在龐大的資料集使用自監督訓練方法,避免預訓練期間,需要大量人工手動標記範例。

從AstraZeneca的MolBART Transformer模型所發展出來的MegaMolBART藥物探索模型,能夠預測化學反應、最佳化和從頭分子合成(De Novo Molecular Generation),進而最佳化整個藥物開發過程,能在超級電腦基礎設施上,進行大規模橫向擴展訓練。另外,Nvidia和AstraZeneca在Cambridge-1還有另一個研究專案,是專注人工智慧在數位病理學上的應用,官方解釋,數位病理學中,花費了大量的時間和金錢,在組織幻燈片圖像添加註解,而在數千張圖像上訓練無監督人工智慧演算法,可以省去註解的過程,並且找到與藥物反應相關的潛在特徵。

而St Thomas’ NHS Foundation Trust則使用Cambridge-1,來訓練人工智慧模型以合成電腦圖像,透過不同年齡和疾病的數萬筆MRI腦部掃描,作為訓練資料來訓練該合成模型,最終目標是要利用合成資料模型,更進一步了解失智、中風、腦癌和多發性硬化症,官方解釋,由於這種人工智慧合成模型,可以生成無限量特定年齡和疾病等特徵的大腦圖像,供研究人員更細緻地了解疾病外觀,達到早期診斷和早期治療的目的。

Oxford Nanopore則使用Cambridge-1來提升基因組分析準確度。Oxford Nanopore的長讀取定序(Long-read sequencing)技術,被100多個國家用於廣泛的研究領域中,從動植物健康、環境監控,甚至是抗生素的耐藥性。Oxford Nanopore借助Cambridge-1的運算資源,將演算法改進工作,從數天縮短至數小時,更快速地提升基因組分析精確度,使科學家可以在研究領域中,獲得更多的觀察與成果。


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