講演予約|5人の専門家が語る:AIラージモデルは新技術の波の中で新薬の研究開発にどう影響するのか?
1978 年、カリフォルニア大学のスチュアート マーソンらは世界初の CADD 営利会社を設立し、化学反応およびデータベース検索システムの開発の先駆者となりました。
それ以来、コンピューター支援医薬品設計 (CADD) は急速な発展の時代に入り、製薬会社が医薬品の研究開発を行うための重要な手段の 1 つとなり、この分野に革命的なアップグレードをもたらしました。
1981 年 10 月 5 日、フォーチュン誌は「次の産業革命: メルクがコンピューターを通じて医薬品を設計」というタイトルの表紙記事を掲載し、CADD テクノロジーの出現を正式に発表しました。
1996 年には、SBDD (構造に基づいたドラッグデザイン) に基づいて開発された薬剤である最初の炭酸脱水酵素阻害剤の発売に成功し、医薬品の研究開発における CADD の重要性も検証されました。
その後数十年間、構造駆動型 CADD は薬物スクリーニングの効果的な方法となってきました。
同時に、構造生物学、ゲノミクス、プロテオミクス、バイオインフォマティクス、その他の技術の台頭も CADD の発展を促進しています。
近年 AI テクノロジーが徐々に台頭するまで、従来の CADD テクノロジーは進化を続け、データ駆動型 AIDD (人工知能創薬設計) という高度な段階に入りました。
2020年、イギリスのExscientia社がAIに基づいて開発した医薬品の臨床試験への参加が承認されましたが、これはAIによって設計された分子が臨床段階に入った世界初であり、AI医薬品分野における大きなマイルストーンとなります。
2020年は国内AI医薬品融資勃発初年度でもあり、年間を通じて合計12件の融資イベントが発生し、総額は27億元を超え、前年比約10億円増加した。 10回。
今後 2 ~ 3 年で、人工知能の急速な発展に伴い、医薬品の研究開発は以前は注目されていなかったものから、今では大きな注目を集めるようになりました。 2022 年の時点で、世界の AI 製薬業界に関連する融資は 144 件あり、総額は 60 億米ドルを超えています。
2012 年に世界初の AI 製薬会社が設立されて以来、AIDD は 10 年間の産業化を経験しました。
疫病の霧が徐々に薄れていくにつれ、AI医薬品業界は徐々に冷却期に入ってきました。大型AIモデルの急速な台頭により、AI医薬品の話題が2~3年前のブームに戻ってきたようだ。
人工知能時代の強力なツールとして、AI 大型モデルは製薬業界にどのような嵐を巻き起こすのでしょうか?
AI テクノロジーはどのようにして従来の医薬品研究開発のボトルネックを打破し、医薬品をより早く市場に投入できるのでしょうか?
AI医薬品は国内の医薬品イノベーションとコーナー追い抜きのチャンスになれるでしょうか?
国内製薬会社が新薬の研究開発で直面している多くの問題をより深く体系的に議論するために、雷峰.comは午後8時から10時まで「人間と機械のコラボレーション」をテーマにしたカンファレンスを開催します。 「新薬の研究開発」オンライン円卓会議。
このフォーラムは、浙江大学薬学部教授のXie Changyu氏、北京大学薬学部研究員のLiu Zhenming氏、テンセント・ヘルスケア社AIDD技術責任者のLiu Wei氏、浙江大学学部長のDuan Hongliang氏が主催します。理工大学知能薬学研究院と清華大学知能産業研究院の戦略開発協力部主任の張宇氏も議論に参加した。
読者は記事下部のポスターにある QR コードをスキャンして専門家コミュニティに参加し、質問を収集して要約し、ゲストにフィードバックし、ディスカッション セッションで回答します。
ゲスト紹介
モデレータ: Xie Changyu、浙江大学薬学部教授
浙江大学薬学部教授、秋石工学教授。量子物理学と人工知能の二重の背景を持つ学者で、低分子創薬における最先端のアルゴリズム研究に重点を置いています。
Xie Changyu 教授は、2006 年にトロント大学で工学物理学の学士号を取得し卒業し、2012 年にオタワ大学で理学博士号を取得し、カナダ国立研究所で量子コンピューティングの研究に従事しています。その後、トロント大学とマサチューセッツ工科大学でそれぞれ理論化学とオープン量子システムの博士研究員の研究が続きました。 2018 年、Xie Changyu 教授はテンセントに新設された量子研究所に加わり、理論とアルゴリズムのチームを率いて、設計を含む自然科学分野における最先端のコンピューティング技術 (量子コンピューティングや人工知能など) の応用を研究しました。薬品や有機物など。 2022 年 9 月から現在まで、Xie Changyu 教授は浙江大学薬学部に着任しました。
過去 5 年間に、Xie Changyu 教授は、Nat. Mach. Intell.、Nat. Commun.、J. Med. Chem.、Phys. Rev. Lett. などのハイレベルな国際ジャーナルに多くの AI 論文を発表してきました。彼は、製薬と量子コンピューティングに関連する 40 本近くの論文を発表しています。第24回中国特許賞・銀賞を受賞。
Liu Zhenming、北京大学薬学部研究員
この科学者は、我が国の革新的な抗腫瘍薬とAIDDの研究開発の専門家であり、国立化合物資源図書館の北京大学分館の責任者でもあります。現在の研究方向は医薬化学とドラッグデザインです。
Liu Zhenming 教授は、2000 年に北京大学薬学部を医薬品化学の学士号を取得して卒業し、2005 年に北京大学化学分子工学部で物理化学の博士号を取得しました。大学薬学部で教える。
プロジェクトリーダーおよび主要メンバーとして、劉教授は、国家自然科学財団、863プログラム、国家科学技術主要プロジェクト、国家科学技術重点研究開発計画、北京自然を含む21の国家科学研究プロジェクトに参加し、完了しました。科学財団など。過去5年間で、国内外の主要な学術誌に70件以上の研究論文を発表し、5件の教科書と単行本の主宰および作成に参加し、5件の中国発明特許を申請および取得し、10件以上のコンピュータソフトウェアを取得した。著作権証明書。彼は薬物分子設計とタンパク質機能研究に関する関連論文を 10 件発表しており、これらの論文はすべて SCI に掲載されています。
Liu Wei 氏、Tencent Healthcare AIDD テクノロジー責任者
Tencent Healthcare AIDD テクニカル リーダー。 2017 年にテンセントに入社して以来、医療用人工知能アプリケーションに関連する研究開発業務を担当し、2019 年からはテンセントの AIDD テクノロジー プラットフォームの開発に注力し始め、現在は小分子の主要な前臨床研究段階をカバーしています。および高分子医薬品の設計で、この期間中に複数の賞を受賞し、国際および国内の AI コンペティションで最優秀賞を受賞しました。
Tencent に入社する前、Liu Wei は主にインターネット検索や広告などのさまざまなシナリオでの機械学習のアプリケーションに従事しており、中国で機械学習アプリケーションに携わった最初のエンジニアの 1 人でした。
浙江理工大学知能薬学研究所所長、Duan Hongliang氏
浙江理工大学教授、浙江理工大学知能薬学研究所所長。主にAI創薬研究に従事、AI創薬研究開発における深刻なデータ不足という「痛点」を考慮し、 HTS で得られた医薬品ビッグデータの活用と AI 技術の組み合わせの先駆者として、当社は「HTS AI」デュアルドライブ技術に基づく医薬品開発プラットフォームの確立に注力し、前臨床候補化合物のインテリジェントかつ効率的な発見に重点を置いています。
Duan Hongliang 教授は、中国科学院上海マテリアメディカ研究所で医薬品化学の博士号を取得し、米国オハイオ州のホーマー大学で人工知能の修士号を取得しました。ドゥアン教授は、米国オクラホマ医療財団でハイスループットスクリーニング(HTS)に基づく新薬開発に長年従事し、その中核メンバーとして開発した抗糖尿病薬はフランスのセルヴィエ製薬に移管されました。 2億元の会社。
段宏良教授は数十件のハイエンドのSCIインデックス論文を発表しており、その中核メンバーとして開発された抗糖尿病薬は外資製薬会社に2億元で譲渡され、主力として開発された3つの第一級新薬は、メンバーは現在臨床研究段階にいます。
清華大学インテリジェント産業研究所戦略開発協力部所長、張裕氏
清華大学インテリジェント産業研究所の所長補佐および戦略開発協力局のディレクター。
ディレクターの Zhang Yu は、清華大学電子工学部で学士号と修士号を取得し、北京工業大学で経営学の博士号を取得しており、マイクロソフトで 15 年以上勤務し、マイクロソフト アジア太平洋教育協力委員会の一員として勤務しました。マネージャー、教育産業マネージャー、政府産業ディレクター、マイクロソフトアジアパシフィック研究開発グループ会長補佐などを歴任したほか、栄泉ホールディングス(中国)グループ会長、海蘭ホールディングス常務取締役、副社長も歴任天陽ホールディングスグループの。
ディレクターの Zhang Yu は、Microsoft 在職中、Microsoft の Top Attainment Award や同社の Circle of Excellence Platinum Award など、Microsoft から多くの賞や栄誉を受賞しました。
張宇監督は、さまざまな分野で研究を行っており、「王の選択」科学技術賞、「チャレンジカップ」全国大学生・中学生テーマデザインコンペティションの「最優秀クリエイティブ賞」、最優秀賞を受賞しています。北京好報、国家優秀教育賞など数々の賞を受賞しており、多くの大学の客員教授や多くの省・市の開発コンサルタントも務めている。
講座情報
トピック:「人間と機械のコラボレーション」モデルによる新薬の研究開発
日時: 6月8日、北京時間20:00~22:00
主催者: Leifeng.com GAIR Live & 「医療健康 AI ナゲット」
エキスパート グループを視聴して参加する方法:
読者は、記事の下部にあるポスターの QR コードをスキャンし、プランナーの Wu Tong を WeChat (WeChat ID:icedaguniang) に追加し、専門家グループに参加するための「名前と役職」をメモして、このオンライン フォーラムを視聴することができます。リアルタイムでコミュニケーションしたり質問したりできます。
GAIRライブについて
「人工知能とロボット工学に関する世界会議」(GAIR) は、Leifeng.com と中国コンピュータ連盟 (CCF) が共同設立した CCF-GAIR カンファレンスとして 2016 年に始まりました。人工知能の波にさらされる業界、投資コミュニティのための新しいプラットフォーム、そして雷峰.comの「3つの世界を繋ぐ」という新たな位置づけもこのカンファレンスで確立されました。
数年の開発を経て、GAIR カンファレンスは業界のベンチマークとなり、広東省と香港の人工知能分野におけるこれまでで最大規模、最高レベル、最も包括的な学術、産業、投資のイベントとなっています。 -マカオ大湾区。
GAIR Live は、Leifeng.com 傘下のライブ ビデオ ブランドとして、新鮮で詳細なオリジナルの著名人のインタビューや対話コンテンツを出力し、産業、学習、研究、投資を発信するユニークなオンライン プラットフォームを作成することを目指しています。
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ChatGPT の炎上により、AI ブームの新たな波が起きていますが、業界では一般に、AI が大規模モデルの時代に入ると、大規模な AI モデルの作成には非常に費用がかかるため、AI を導入できるのは大企業と超富裕層だけであると考えられています。 。 1 つ目は、計算コストが高いということです。トロント大学のマーケティング教授であるアヴィ・ゴールドファーブ氏は、「会社を立ち上げ、大規模な言語モデルを自分で開発し、自分で計算したいと思ったら、コストが高すぎる。OpenAIは非常に高価で、数十億ドルかかる」と述べた。レンタルコンピューティングは確かにそうなります。はるかに安価ですが、企業は依然として AWS やその他の企業に高額な料金を支払わなければなりません。第二に、データは高価です。モデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、データがすぐに利用できる場合もあれば、そうでない場合もあります。 CommonCrawl や LAION などのデータは無料で利用可能

近年、新たな技術モデルの登場や、さまざまな産業における応用シナリオの価値の磨き上げ、膨大なデータの蓄積による製品効果の向上などにより、消費やインターネットなどの分野から人工知能の応用が広がりを見せています。製造、エネルギー、電力などの伝統的な産業まで。人工知能技術の成熟度と、設計、調達、生産、管理、販売などの経済生産活動の主要なリンクにおけるさまざまな業界の企業の応用は継続的に向上しており、すべてのリンクでの人工知能の実装と範囲が加速しています。産業上の地位の向上や経営効率の最適化を図るため、徐々に本業と融合させ、自社の優位性をさらに拡大していきます。人工知能テクノロジーの革新的なアプリケーションの大規模な実装は、ビッグデータインテリジェンス市場の精力的な発展を促進し、基盤となるデータガバナンスサービスに市場の活力を注入しました。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、コンピューティング

AI ラージ モデルとは、大規模なデータと強力なコンピューティング能力を使用してトレーニングされた人工知能モデルを指します。これらのモデルは通常、高度な精度と一般化機能を備えており、自然言語処理、画像認識、音声認識などのさまざまな分野に適用できます。大規模な AI モデルのトレーニングには大量のデータとコンピューティング リソースが必要であり、通常、トレーニング プロセスを高速化するには分散コンピューティング フレームワークを使用する必要があります。これらのモデルのトレーニング プロセスは非常に複雑で、データ分布、特徴の選択、モデル構造などについての綿密な調査と最適化が必要です。 AI 大型モデルは幅広い用途があり、スマート カスタマー サービス、スマート ホーム、自動運転などのさまざまなシナリオで使用できます。これらのアプリケーションでは、AI 大型モデルは、人々がさまざまなタスクをより迅速かつ正確に完了し、作業効率を向上させるのに役立ちます。

生成 AI (AIGC) は、人工知能の一般化の新たな時代を切り開きました。大規模モデルをめぐる競争は壮絶なものになっています。コンピューティング インフラストラクチャが競争の主な焦点であり、権力の覚醒が業界のコンセンサスになりつつあります。新しい時代では、大規模なモデルは単一モダリティからマルチモダリティに移行しており、パラメータとトレーニング データセットのサイズは指数関数的に増大しており、大規模な非構造化データには高性能の混合負荷機能のサポートが必要です。データ集約型 新しいパラダイムが人気を博しており、スーパーコンピューティングやハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) などのアプリケーション シナリオが深化しており、既存のデータ ストレージ ベースでは、アップグレードされ続けるニーズを満たすことができなくなりました。コンピューティング能力、アルゴリズム、データが人工知能の開発を推進する「トロイカ」である場合、外部環境の大きな変化の中で、この 3 つは早急にダイナミックな状態を取り戻す必要があります。

Vivoは、11月1日に開催された2023年開発者カンファレンスで、自社開発の汎用人工知能大型モデルマトリックスであるBlue Heart Modelを発表しましたが、Vivoは、Blue Heart Modelは、それぞれ異なるパラメータレベルを持つ5つのモデルを発売すると発表しました。 : 数十億、数百億、数千億でコアシナリオをカバーしており、そのモデル機能は業界をリードする地位にあります。 Vivo は、優れた自社開発大型モデルには、大規模、包括的な機能、強力なアルゴリズム、安全で信頼できる、独自の進化、広くオープンソースという 5 つの要件を満たす必要があると考えており、リライトされた内容は次のとおりです。 1 つ目は Lanxin Big Model 7B です。これは、携帯電話とクラウドの二重サービスを提供するように設計された 70 億レベルのモデルです。 Vivoは、このモデルは言語理解やテキスト作成などの分野で使用できると述べた。

現在、ビジネスに役立つ多くの新たなテクノロジー トレンドが存在します。ビジネスマンとして、新しいトレンドを認識することは会社を後押しする可能性があるため、非常に必要です。この情報を使用すると、会社を簡単にアップグレードでき、潜在的な顧客が簡単に連絡できるようになります。さらに、最新のテクノロジートレンドにより、企業はテクノロジーの世界での関連性を維持できます。 3D プリンティングからサイバーセキュリティによるハッカーの排除に至るまで、ビジネスを成長させ、顧客を維持するには、これらのテクノロジー トレンドを採用することが重要です。ここでは、ビジネスの大幅な成長に役立つ 2022 年のトップ 5 の新しいテクノロジー トレンドを紹介します。 1. 人工知能と機械学習 人工知能は数年前に普及しましたが、その勢いは衰えていません。進化を続け、2022 年にはトップテクノロジーになります。たとえば、今日人気のあるものは、

(グローバルTMT、2023年11月10日) 11月9日、Honor Terminal Co.,Ltd. CEOの趙明氏は2023年世界インターネット会議烏鎮サミットに招待され、「世界開発イニシアチブデジタル協力フォーラム」に出席し、基調講演を行った。 「家電業界に影響を与える最大の要因は、景気循環ではなく、イノベーションサイクルです。」 スマートフォン市場は依然として圧力にさらされており、ユーザーの交代サイクルは延長されており、それが業界チェーンに大きな課題をもたらしていますが、Zhao氏は述べています。ミン氏は、「AI大型モデル、5G+などの革新的な技術が、スマート端末の新しい機能、新しい形式、新しいカテゴリ、新しいサービスエコロジーを生み出し、スマート端末の開発に新たな機会をもたらしている」と考えている。今年、Honor は屏風をミリ時代に導く Honor MagicV2 を相次いでリリースしました; 非常にスリムでスタイリッシュです

最近、コンピューター科学者のチームは、既知の情報を定期的に忘れる機能を備えた、より柔軟で回復力のある機械学習モデルを開発しました。これは、既存の大規模言語モデルには見られない機能です。実際の測定によると、多くの場合、「忘却法」は学習において非常に効率的であり、忘却モデルのパフォーマンスが向上します。韓国基礎科学研究所のAIエンジニア、Jea Kwon氏は、新たな研究はAI分野における大きな進歩を意味すると述べた。 「忘却法」の学習効率は非常に高く、現在主流のAI言語エンジンのほとんどは人工ニューラルネットワーク技術を使用しています。このネットワーク構造の各「ニューロン」は実際には数学関数であり、互いに接続されて情報を送受信します。
