Bristol Myers Squibb、NVIDIAの最新AIスパコン導入で創薬を加速
Bristol Myers Squibb（BMS）は、NVIDIAの次世代AIスーパーコンピューティングインフラである「Vera Rubin NVL72システムベースのDGX SuperPOD」を生命科学企業として初めて導入することを発表しました。このシステムは、計算能力と効率に「劇的な変化」をもたらすとされています。
最新AIインフラの導入目的と効果
BMSは、このシステムが生命科学分野で「最も先進的かつエネルギー効率の高いNVIDIAインフラ」となると説明しています。主な目的は以下の通りです。
独自のAIモデルのスケーリング
創薬期間の短縮
- AI科学者と研究者が協働する「ハイブリッドインテリジェンス」ビジョンの推進
このAIスーパーコンピューターは、既存システムと比較して最大10倍の性能/メガワットを実現し、エネルギー消費を比例的に増加させることなく、より大規模で洗練されたAIワークロードの実行を可能にします。
製薬業界のAI競争とBMSの成果
BMSの発表は、Eli LillyがNVIDIAとの提携で同様の主張をした数ヶ月後であり、製薬業界におけるAI開発競争が激化していることを示唆しています。BMSの最高デジタル・技術責任者であるGreg Meyers氏は、AIへの投資が「パイプラインと事業で成果を上げ始めている」と述べています。
BMSは、AIエージェントによるターゲット特定と検証の自動化により、科学者の手作業を数週間短縮し、仮説検証や科学的決定に集中できる時間を増やしています。また、すべての小分子プログラムと大部分の大分子プログラムにおいて、実験作業の前にAIが設計を支援する「予測優先（predict first）」アプローチを採用しています。
BMSの最高研究責任者であるRobert Plenge氏は、「創薬は不確実性の中で行われる意思決定の連続であり、より良い証拠からより良い意思決定がより速く生まれる」と強調。このインフラにより、実験や臨床結果から学び、次の仮説を洗練させることで、人間が判断すべき重要な問いに集中できると述べています。目標は単なるスピードではなく、「各プログラムが正しいものである確率を高めること」です。