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Réservation de conférence | Cinq experts ont discuté : Sous la vague des nouvelles technologies, comment les grands modèles d'IA affectent-ils la recherche et le développement de nouveaux médicaments ?
Réservation de conférence | Cinq experts ont discuté : Sous la vague des nouvelles technologies, comment les grands modèles d'IA affectent-ils la recherche et le développement de nouveaux médicaments ?
En 1978, Stuart Marson et d'autres de l'Université de Californie ont créé la première société commerciale CADD au monde et ont été pionniers dans le développement d'un système de réaction chimique et de récupération de bases de données.
Depuis lors, la conception de médicaments assistée par ordinateur (CADD) est entrée dans une ère de développement rapide et est devenue l'un des moyens importants permettant aux sociétés pharmaceutiques de mener des recherches et des développements de médicaments, apportant des améliorations révolutionnaires dans ce domaine.
Le 5 octobre 1981, le magazine Fortune a publié un article de couverture intitulé « La prochaine révolution industrielle : Merck conçoit des médicaments via les ordinateurs », annonçant officiellement l'avènement de la technologie CADD.
En 1996, le premier médicament inhibiteur de l'anhydrase carbonique développé sur la base du SBDD (structure-based drug design) a été lancé avec succès sur le marché, et l'importance du CADD dans la recherche et le développement de médicaments a également été vérifiée.
Au cours des décennies suivantes, le CADD axé sur la structure s'est avéré une méthode efficace pour le dépistage des médicaments.
Dans le même temps, l'essor de la biologie structurale, de la génomique, de la protéomique, de la bioinformatique et d'autres technologies favorise également le développement du CADD.
Jusqu'à l'essor progressif de la technologie de l'IA ces dernières années, la technologie CADD traditionnelle a continué d'évoluer et d'entrer dans un stade avancé : l'AIDD (découverte et conception de médicaments par intelligence artificielle) basée sur les données.
En 2020, un médicament développé par la société britannique Exscientia basé sur l'IA a été approuvé pour entrer dans les essais cliniques. Il s'agit de la première molécule au monde conçue par l'IA à entrer au stade clinique, devenant ainsi une étape majeure dans le domaine des produits pharmaceutiques liés à l'IA.
2020 est également devenue la première année où le financement national des produits pharmaceutiques d'IA a explosé. Au total, 12 événements de financement ont eu lieu tout au long de l'année, pour un montant total de plus de 2,7 milliards de yuans, soit une augmentation d'environ 10 fois d'une année sur l'autre.
Au cours des deux ou trois prochaines années, avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, la recherche et le développement de médicaments sont passés inaperçus dans le passé à attirer aujourd'hui beaucoup d'attention. En 2022, 144 financements ont été liés à l'industrie pharmaceutique mondiale de l'IA, pour un montant total de plus de 6 milliards de dollars américains.
Depuis la création de la première société pharmaceutique d'IA au monde en 2012, AIDD a traversé 10 ans d'industrialisation.
À mesure que la brume de l'épidémie se dissipe progressivement, l'industrie pharmaceutique de l'IA est progressivement entrée dans une période de refroidissement. Le sujet des produits pharmaceutiques basés sur l’IA semble être revenu à la mode il y a deux ou trois ans. Cela est dû à l’essor rapide des grands modèles d’IA.
En tant qu'outil puissant à l'ère de l'intelligence artificielle, quel genre de tempête les grands modèles d'IA vont-ils déclencher dans l'industrie pharmaceutique ?
Comment la technologie de l’IA peut-elle surmonter le goulot d’étranglement de la recherche et du développement de médicaments traditionnels et accélérer la commercialisation des médicaments ?
Les produits pharmaceutiques basés sur l'IA peuvent-ils devenir une opportunité pour l'innovation pharmaceutique nationale et le dépassement dans les virages ?
Afin de discuter plus en profondeur et systématiquement des nombreux problèmes rencontrés par les sociétés pharmaceutiques nationales dans la recherche et le développement de nouveaux médicaments, Leifeng.com organisera un séminaire sur le thème « Recherche et développement de nouveaux médicaments dans le cadre de la « Collaboration homme-machine ». "Modèle" de 20h à 22h le 8 juin 》Table ronde en ligne.
Ce forum sera animé par Xie Changyu, professeur à l'École de pharmacie de l'Université du Zhejiang, Liu Zhenming, chercheur à l'École de pharmacie de l'Université de Pékin, Liu Wei, responsable technique AIDD de Tencent Healthcare, Duan Hongliang, doyen de l'Université de technologie intelligente du Zhejiang L'Institut de recherche pharmaceutique et la stratégie de l'Institut de recherche sur l'industrie intelligente de l'Université Tsinghua, Zhang Yu, directeur du Département de développement et de coopération, ont participé à la discussion.
Les lecteurs peuvent scanner le code QR sur l'affiche en bas de l'article pour accéder à la communauté d'experts. Nous collecterons et résumerons vos questions, les transmettrons aux invités et y répondrons lors de la session de discussion.
Présentation des invités
Modérateur : Xie Changyu, professeur à l'École de pharmacie, Université du Zhejiang
Professeur de l'École de pharmacie de l'Université du Zhejiang, professeur d'ingénierie Qiushi, chercheur possédant une double formation en physique quantique et en intelligence artificielle, se concentrant sur la recherche d'algorithmes de pointe dans la conception de médicaments à petites molécules.
Le professeur Xie Changyu a obtenu un baccalauréat en génie physique de l'Université de Toronto en 2006. Il a obtenu un doctorat en sciences de l'Université d'Ottawa en 2012 et s'est engagé dans des recherches en informatique quantique à l'Institut national de recherche du Canada. Cela a été suivi par des recherches postdoctorales en chimie théorique et en systèmes quantiques ouverts, respectivement à l'Université de Toronto et au MIT. En 2018, le professeur Xie Changyu a rejoint le nouveau laboratoire quantique de Tencent et a dirigé une équipe de théorie et d'algorithmes pour explorer l'application des technologies informatiques de pointe (telles que l'informatique quantique et l'intelligence artificielle) dans le domaine des sciences naturelles, y compris la conception de médicaments et de matières organiques. De septembre 2022 à aujourd'hui, le professeur Xie Changyu a rejoint l'École de pharmacie de l'Université du Zhejiang.
Au cours des cinq dernières années, le professeur Xie Changyu a publié de nombreux articles sur les produits pharmaceutiques et la science de l'IA dans des revues internationales de haut niveau telles que Nat Mach., Nat Commun., J. Med., Phys. Lett., Chem. Sci., etc. Il a publié près de 40 articles liés à l'informatique quantique et à l'informatique quantique. A remporté le 24e China Patent Award - Silver Award.
Liu Zhenming, chercheur à l'École de pharmacie de l'Université de Pékin
Ce scientifique est l'expert chinois dans la recherche et le développement de médicaments antitumoraux innovants et d'AIDD. Il est également à la tête de la branche de l'Université de Pékin de la Bibliothèque nationale de ressources composées. Ses recherches actuelles portent sur la chimie médicinale et la conception de médicaments.
Le professeur Liu Zhenming est diplômé de l'École de pharmacie de l'Université de Pékin avec un baccalauréat en chimie médicinale en 2000. Il a obtenu un doctorat en chimie physique de l'École de chimie et d'ingénierie moléculaire de l'Université de Pékin en 2005. La même année, il a rejoint l'École de l'Université de Pékin. de pharmacie en tant qu'enseignant.
En tant que chef de projet et membre principal, le professeur Liu a participé et réalisé 21 projets de recherche scientifique nationaux, notamment la Fondation nationale des sciences naturelles, le programme 863, les grands projets scientifiques et technologiques nationaux, les plans nationaux de R&D clés en matière de science et de technologie, la Fondation des sciences naturelles de Pékin. , etc. Au cours des cinq dernières années, il a publié plus de 70 articles de recherche dans de grandes revues universitaires nationales et étrangères, présidé et participé à la préparation de 5 manuels et monographies, déposé et obtenu 5 brevets d'invention chinois et plus de 10 logiciels informatiques. certificats de droits d'auteur. Il a publié 10 articles sur la conception de molécules médicamenteuses et la recherche sur la fonction des protéines, et tous ces articles ont été inclus dans SCI.
Liu Wei, responsable technique AIDD de Tencent Healthcare
Responsable technique Tencent Healthcare AIDD. Depuis qu'il a rejoint Tencent en 2017, il est responsable des travaux de recherche et développement liés aux applications médicales de l'intelligence artificielle. En 2019, il a commencé à se concentrer sur le développement de la plateforme technologique AIDD de Tencent, qui couvre actuellement les principales étapes de recherche préclinique sur les petites molécules. et la conception de médicaments à grandes molécules au cours de cette période, il a remporté plusieurs prix Premier prix dans des concours d'IA internationaux et nationaux ;
Avant de rejoindre Tencent, Liu Wei était principalement engagé dans l'application de l'apprentissage automatique dans divers scénarios tels que la recherche sur Internet et la publicité. Il a été l'un des premiers ingénieurs en Chine à s'engager dans des applications d'apprentissage automatique.
Duan Hongliang, doyen de l'Institut de recherche pharmaceutique intelligente de l'Université de technologie du Zhejiang
Professeur de l'Université de technologie du Zhejiang, doyen de l'Institut de recherche pharmaceutique intelligente de l'Université de technologie du Zhejiang, principalement engagé dans la recherche sur les médicaments contre l'IA. Compte tenu du « point douloureux » du grave manque de données dans la recherche et le développement de médicaments contre l'IA, il a été le pionnier de la recherche sur les médicaments contre l'IA. utilisation du big data pharmaceutique et de la technologie d'IA obtenue par HTS Ensemble, nous nous engageons à établir une plateforme de développement de médicaments basée sur la technologie à double entraînement « HTS + AI », axée sur la découverte intelligente et rationalisée de composés candidats précliniques.
Le professeur Duan Hongliang est titulaire d'un doctorat en chimie médicinale de l'Institut de matière médicale de Shanghai, de l'Académie chinoise des sciences, et d'une maîtrise en intelligence artificielle de l'Université Homer de l'Ohio, aux États-Unis. Le professeur Duan participe depuis de nombreuses années au développement de nouveaux médicaments basés sur le criblage à haut débit (HTS) à l'Oklahoma Medical Foundation aux États-Unis. Le médicament antidiabétique développé en tant que membre principal a été transféré à la société française Servier Pharmaceutical. Entreprise pour 200 millions de yuans.
Le professeur Duan Hongliang a publié des dizaines d'articles haut de gamme indexés SCI. Les médicaments antidiabétiques développés en tant que membre principal ont été transférés à des sociétés pharmaceutiques étrangères pour 200 millions de yuans. Les trois nouveaux médicaments de première classe développés en tant que membre principal sont. actuellement au stade de la recherche clinique.
Zhang Yu, directeur du département de développement stratégique et de coopération, Institut de recherche sur l'industrie intelligente de l'Université Tsinghua
Assistant du doyen de l'Institut de recherche sur l'industrie intelligente de l'Université Tsinghua et directeur du département de développement stratégique et de coopération.
Le directeur Zhang Yu a obtenu sa licence et sa maîtrise du Département d'ingénierie électronique de l'Université Tsinghua et son doctorat en gestion de l'Institut de technologie de Pékin. Il a travaillé pour Microsoft pendant plus de 15 ans, en tant que responsable de la coopération éducative de Microsoft pour la région Asie-Pacifique. Directeur du secteur de l'éducation, directeur du secteur gouvernemental et assistant Microsoft du président du groupe R&D Asie-Pacifique. Il a également été président du groupe Rongquan Holdings (Chine), directeur exécutif de Hailan Holdings, vice-président du groupe SkyOcean Holdings, etc. .
Au cours de son mandat chez Microsoft, le directeur Zhang Yu a reçu de nombreux prix et distinctions de Microsoft, notamment le Top Attainment Award de Microsoft et le Circle of Excellence Platinum Award de l'entreprise.
Le réalisateur Zhang Yu a fait des recherches dans de nombreux domaines et a remporté le prix scientifique et technologique « King's Choice », le « Prix de la meilleure création » du concours national de conception de thèmes pour étudiants des collèges et collèges « Challenge Cup », le premier prix du Beijing Good News et éducateur national exceptionnel. Il a remporté de nombreux prix et est également professeur invité dans de nombreuses universités et consultant en développement pour de nombreuses provinces et villes.
Informations sur le cours
Sujet : Recherche et développement de nouveaux médicaments selon le modèle de « collaboration homme-machine »
Heure : 8 juin, de 20h00 à 22h00, heure de Pékin
Organisateur : Leifeng.com GAIR Live & "Medical Health AI Nuggets"
Comment regarder et rejoindre le groupe d'experts :
Les lecteurs peuvent scanner le code QR sur l'affiche au bas de l'article, ajouter le planificateur Wu Tong sur WeChat (ID WeChat : icedaguniang) et noter « nom + poste » pour rejoindre le groupe d'experts, regarder ce forum en ligne, et communiquer et poser des questions en temps réel.
À propos de GAIR Live
La « Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle et la robotique » (GAIR) a débuté en 2016 sous le nom de conférence CCF-GAIR co-fondée par Leifeng.com et la China Computer Federation (CCF). Elle vise à créer une conférence reliant le monde universitaire et l'industrie. , et les investissements sous la vague de l'intelligence artificielle. Une nouvelle plate-forme pour le monde et le nouveau positionnement de Leifeng.com de « connecter les trois mondes » ont également été établis lors de cette conférence.
Après plusieurs années de développement, la conférence GAIR est devenue une référence de l'industrie. Il s'agit de loin de l'événement académique, industriel et d'investissement le plus important, le plus haut et le plus complet dans le domaine de l'intelligence artificielle dans la région Guangdong-Hong Kong-Macao. Région de la Grande Baie.
GAIR Live, en tant que marque de vidéo en direct sous Leifeng.com, vise à produire des interviews et des dialogues de célébrités nouveaux, approfondis et originaux, et à créer une plate-forme en ligne unique qui rayonne l'industrie, l'apprentissage, la recherche et l'investissement.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Les grands modèles d'IA sont très chers et seules les grandes entreprises et les super riches peuvent les utiliser avec succès
Apr 15, 2023 pm 07:34 PM
L'incendie de ChatGPT a déclenché une nouvelle vague d'engouement pour l'IA. Cependant, l'industrie estime généralement que lorsque l'IA entre dans l'ère des grands modèles, seules les grandes entreprises et les entreprises très riches peuvent se permettre l'IA, car la création de grands modèles d'IA coûte très cher. . La première est que cela coûte cher en termes de calcul. Avi Goldfarb, professeur de marketing à l'Université de Toronto, a déclaré : « Si vous souhaitez démarrer une entreprise, développer vous-même un grand modèle de langage et le calculer vous-même, le coût est trop élevé. OpenAI est très cher, coûtant des milliards de dollars. " L'informatique en location sera certainement beaucoup moins chère, mais les entreprises doivent toujours payer des frais élevés à AWS et à d'autres sociétés. Deuxièmement, les données coûtent cher. Les modèles de formation nécessitent des quantités massives de données, parfois les données sont facilement disponibles et parfois non. Des données comme CommonCrawl et LAION peuvent être gratuites
Comment construire un système de gouvernance des données orienté IA ?
Apr 12, 2024 pm 02:31 PM
Ces dernières années, avec l'émergence de nouveaux modèles technologiques, la valorisation des scénarios d'application dans diverses industries et l'amélioration des effets produits grâce à l'accumulation de données massives, les applications de l'intelligence artificielle ont rayonné dans des domaines tels que la consommation et Internet. aux industries traditionnelles telles que l’industrie manufacturière, l’énergie et l’électricité. La maturité de la technologie de l'intelligence artificielle et son application dans les entreprises de divers secteurs dans les principaux maillons des activités de production économique telles que la conception, l'approvisionnement, la production, la gestion et les ventes s'améliorent constamment, accélérant la mise en œuvre et la couverture de l'intelligence artificielle dans tous les maillons, et l'intégrer progressivement à l'activité principale, afin d'améliorer le statut industriel ou d'optimiser l'efficacité opérationnelle, et d'étendre davantage ses propres avantages. La mise en œuvre à grande échelle d'applications innovantes de la technologie de l'intelligence artificielle a favorisé le développement vigoureux du marché de l'intelligence Big Data et a également injecté une vitalité au marché dans les services sous-jacents de gouvernance des données. Avec le big data, le cloud computing et l'informatique
Vulgarisation scientifique : Qu'est-ce qu'un grand modèle d'IA ?
Jun 29, 2023 am 08:37 AM
Les grands modèles d’IA font référence à des modèles d’intelligence artificielle entraînés à l’aide de données à grande échelle et d’une puissance de calcul puissante. Ces modèles ont généralement un haut degré de précision et de capacités de généralisation et peuvent être appliqués à divers domaines tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, etc. La formation de grands modèles d'IA nécessite une grande quantité de données et de ressources informatiques, et il est généralement nécessaire d'utiliser un cadre informatique distribué pour accélérer le processus de formation. Le processus de formation de ces modèles est très complexe et nécessite une recherche approfondie et une optimisation de la distribution des données, de la sélection des fonctionnalités, de la structure du modèle, etc. Les grands modèles d'IA ont un large éventail d'applications et peuvent être utilisés dans divers scénarios, tels que le service client intelligent, les maisons intelligentes, la conduite autonome, etc. Dans ces applications, les grands modèles d’IA peuvent aider les utilisateurs à effectuer diverses tâches plus rapidement et plus précisément, et à améliorer l’efficacité du travail.
À l'ère des grands modèles d'IA, les nouvelles bases de stockage de données favorisent la transition vers l'intelligence numérique de l'éducation et de la recherche scientifique
Jul 21, 2023 pm 09:53 PM
L'IA générative (AIGC) a ouvert une nouvelle ère d'intelligence artificielle générale. La concurrence autour des grands modèles est devenue spectaculaire. L'infrastructure informatique est le principal objectif de la concurrence, et la prise de pouvoir devient de plus en plus un consensus industriel. Dans la nouvelle ère, les grands modèles passent d'une modalité unique à une multimodalité, la taille des paramètres et des ensembles de données d'entraînement augmente de façon exponentielle et les données massives non structurées nécessitent en même temps la prise en charge de capacités de charge mixtes hautes performances ; gourmand en données Le nouveau paradigme gagne en popularité et les scénarios d'application tels que le calcul intensif et le calcul haute performance (HPC) évoluent en profondeur. Les bases de stockage de données existantes ne sont plus en mesure de répondre aux besoins en constante évolution. Si la puissance de calcul, les algorithmes et les données constituent la « troïka » qui conduit le développement de l'intelligence artificielle, alors dans le contexte d'énormes changements dans l'environnement externe, les trois doivent de toute urgence retrouver un dynamisme
Vivo lance un modèle d'IA polyvalent auto-développé - Blue Heart Model
Nov 01, 2023 pm 02:37 PM
Vivo a publié sa matrice de grands modèles d'intelligence artificielle générale auto-développée - le modèle Blue Heart lors de la conférence des développeurs 2023 le 1er novembre. Vivo a annoncé que le modèle Blue Heart lancerait 5 modèles avec différents niveaux de paramètres, respectivement. : milliards, dizaines de milliards et centaines de milliards, couvrant les scénarios de base, et ses capacités de modèle occupent une position de leader dans l'industrie. Vivo estime qu'un bon grand modèle auto-développé doit répondre aux cinq exigences suivantes : des fonctions complètes à grande échelle, des algorithmes puissants, une évolution sûre et fiable, indépendante, et doit être largement open source. Le contenu réécrit est le suivant : Parmi eux. , le premier est le modèle Blue Heart Model 7B, qui est un modèle de niveau 7 milliards, conçu pour fournir un double service pour les téléphones mobiles et le cloud. Vivo a déclaré que ce modèle peut être utilisé dans des domaines tels que la compréhension du langage et la création de textes.
Cinq nouvelles tendances technologiques en 2022
Apr 08, 2023 pm 09:51 PM
Aujourd’hui, de nombreuses tendances technologiques émergentes sont au service des entreprises. En tant qu’homme d’affaires, il est essentiel d’être au courant des nouvelles tendances car elles peuvent dynamiser l’entreprise. Grâce à ces informations, nous pouvons facilement améliorer notre entreprise et permettre aux clients potentiels de nous contacter facilement. De plus, les dernières tendances technologiques permettent aux entreprises de rester pertinentes dans le monde technologique. De l’impression 3D à l’élimination des pirates informatiques en passant par la cybersécurité, il est essentiel d’adopter ces tendances technologiques afin que votre entreprise puisse se développer et fidéliser ses clients. Voici les 5 principales nouvelles tendances technologiques en 2022 qui peuvent aider votre entreprise à se développer de manière significative. 1. Intelligence artificielle et apprentissage automatique Bien que l’intelligence artificielle soit devenue populaire il y a quelques années, elle ne ralentit pas. Elle continue d’évoluer et devient une technologie de pointe en 2022. Par exemple, aujourd'hui certains populaires
En ce qui concerne le cerveau humain, apprendre à oublier améliorera-t-il les grands modèles d'IA ?
Mar 12, 2024 pm 02:43 PM
Récemment, une équipe d’informaticiens a développé un modèle d’apprentissage automatique plus flexible et plus résilient, capable d’oublier périodiquement des informations connues, une fonctionnalité que l’on ne trouve pas dans les modèles de langage à grande échelle existants. Les mesures réelles montrent que dans de nombreux cas, la « méthode d'oubli » est très efficace dans l'entraînement et que le modèle d'oubli sera plus performant. Jea Kwon, ingénieur en IA à l'Institut des sciences fondamentales de Corée, a déclaré que ces nouvelles recherches signifiaient des progrès significatifs dans le domaine de l'IA. L'efficacité de la formation par « méthode d'oubli » est très élevée. La plupart des moteurs de langage d'IA grand public actuels utilisent la technologie des réseaux neuronaux artificiels. Chaque « neurone » de cette structure de réseau est en réalité une fonction mathématique. Ils sont connectés les uns aux autres pour recevoir et transmettre des informations.
Les grands modèles d'IA sont populaires ! Les géants de la technologie se sont joints à nous et les politiques adoptées dans de nombreux endroits ont accéléré leur mise en œuvre.
Jun 11, 2023 pm 03:09 PM
Ces derniers temps, l’intelligence artificielle est redevenue le centre de l’innovation humaine, et la concurrence en matière d’armement autour de l’IA est devenue plus intense que jamais. Non seulement les géants de la technologie se rassemblent pour se joindre à la bataille des grands modèles de peur de passer à côté de la nouvelle tendance, mais même Pékin, Shanghai, Shenzhen et d'autres endroits ont également introduit des politiques et des mesures pour mener des recherches sur les algorithmes et les clés d'innovation des grands modèles. technologies pour créer un haut lieu de l'innovation en matière d'intelligence artificielle. Les grands modèles d'IA sont en plein essor et les grands géants de la technologie se sont joints à eux. Récemment, le « Rapport de recherche sur les grandes cartes de modèles d'intelligence artificielle de Chine » publié lors du Forum Zhongguancun 2023 montre que les grands modèles d'intelligence artificielle chinoise affichent une tendance de développement en plein essor, et il y a de nombreuses entreprises du secteur. Robin Li, fondateur, président et PDG de Baidu, a déclaré sans détour que nous sommes à un nouveau point de départ.
