Bristol Myers Squibb ने औषध शोध आणि विकासाला गती देण्यासाठी Nvidia चे अत्याधुनिक DGX SuperPOD सिस्टीम विकत घेतले आहे. या AI इन्फ्रास्ट्रक्चरच्या मदतीने फार्मा कंपनी संभाव्य औषधांचे अधिक वेगाने विश्लेषण करून क्लिनिकल चाचण्यांमधील यशदर सुधारण्याचे उद्दिष्ट ठेवत आहे. आधुनिक औषध विकासात हाय-परफॉर्मन्स कंप्युटिंगचे वाढते महत्त्व या गुंतवणुकीतून अधोरेखित होते.
औषध संशोधनाला AI ची जोड
Bristol Myers Squibb ही Nvidia चे DGX SuperPOD सिस्टीम विकत घेणारी पहिली लाइफ सायन्सेस कंपनी ठरली आहे. हे हाय-परफॉर्मन्स कंप्युटिंग सिस्टीम आधुनिक औषध शोधातील क्लिष्ट डेटा गरजा पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. या इन्फ्रास्ट्रक्चरचा वापर करून, कंपनी आपल्या अंतर्गत AI मॉडेल्सना अधिक कार्यक्षमतेने औषध उमेदवार ओळखण्यासाठी आणि त्यांचे विश्लेषण करण्यासाठी स्केल करणार आहे.
संशोधनाला मिळणार गती
फार्मास्युटिकल संशोधन अधिकाधिक डेटा-केंद्रित प्रक्रियांकडे झुकत आहे. Nvidia च्या नवीन सिस्टीममुळे Bristol Myers Squibb डझनभर संभाव्य औषध लक्ष्यांचे विश्लेषण करण्याऐवजी शेकडो लक्ष्यांचे विश्लेषण करू शकेल. कंपनीच्या अधिकाऱ्यांनी सांगितले आहे की, AI-आधारित साधने आधीच औषधांना चाचणी टप्प्यात आणण्यासाठी लागणारा वेळ 20% ते 30% ने कमी करण्यास मदत करत आहेत. तंत्रज्ञान त्यांच्या संशोधन कार्यात अधिक खोलवर समाकलित झाल्यावर ही कार्यक्षमता 50% पर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे.
ऑपरेशनल कार्यक्षमतेवर भर
कंपनीचे चीफ डिजिटल अँड टेक्नॉलॉजी ऑफिसर, ग्रेग मेयर्स यांनी यावर जोर दिला की, केवळ कम्प्युटिंग पॉवर नव्हे, तर ऊर्जा कार्यक्षमता देखील या निर्णयाचा एक महत्त्वाचा घटक आहे. जसे संशोधन प्रयोगशाळांना मोठे AI मॉडेल प्रोसेस करण्यासाठी अधिक पॉवरची आवश्यकता असते, तसे प्रति वॅट उच्च कम्प्युट क्षमता व्यवस्थापित केल्याने वीज खर्च व्यवस्थापित करण्यात मदत होते. हा हार्डवेअर अपग्रेड स्मॉल-मॉलिक्यूल आणि लार्ज-मॉलिक्यूल संशोधन कार्यक्रमांना समर्थन देतो, जे कंपनीच्या फार्मास्युटिकल पाइपलाइनसाठी मूलभूत आहेत.
धोरणात्मक संदर्भ आणि इंडस्ट्री ट्रेंड
या गुंतवणुकीमुळे फार्मास्युटिकल क्षेत्रात एक व्यापक ट्रेंड दिसून येतो, जिथे मोठ्या कंपन्या पारंपरिक 'ट्रायल अँड एरर' पद्धतींऐवजी हाय-स्पीड सिम्युलेशनकडे वळत आहेत. कंपन्या औषध विकासाशी संबंधित उच्च खर्च आणि लांब असलेल्या टाइमलाइन कमी करण्यासाठी AI मध्ये मोठ्या प्रमाणावर गुंतवणूक करत आहेत. सुरुवातीच्या संशोधनाचा टप्पा कमी करून, फार्मा कंपन्यांना क्लिनिकल चाचण्यांमधील अयशस्वीतेचा धोका कमी करायचा आहे, जो या उद्योगासाठी आर्थिक नुकसानीचे प्राथमिक कारण आहे.
गुंतवणूकदारांनी काय पाहावे?
जरी या डीलच्या विशिष्ट आर्थिक अटी उघड केल्या गेल्या नाहीत, तरी गुंतवणूकदार या गुंतवणुकीचा कंपनीच्या दीर्घकालीन संशोधन आणि विकास खर्चावर कसा परिणाम होतो याबद्दल अद्यतने शोधू शकतात. सिस्टीमच्या पूर्ण ऑपरेशनल डिप्लॉयमेंटची टाइमलाइन, औषध उमेदवार ओळखण्याच्या गतीवर होणारा परिणाम आणि या नवीन कम्प्युटिंग पॉवरद्वारे समर्थित क्लिनिकल चाचण्यांच्या यश दरांबद्दल कोणतीही भविष्यातील अद्यतने यांसारख्या गोष्टींवर लक्ष ठेवले जाईल. कार्यक्षमतेतील ही वाढ नवीन थेरपींसाठी कमी विकास खर्च किंवा जलद 'टाइम-टू-मार्केट' मध्ये कशी रूपांतरित होते याचे निरीक्षण करणे, या भांडवली वाटपाचे मूल्यमापन करण्यासाठी आवश्यक असेल.