de.wedoany.com-Bericht: NVIDIA hat das NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit vorgestellt, ein spezialisiertes Toolkit für KI-Workflows in den Biowissenschaften.

Das Toolkit integriert die von NVIDIA in den letzten zehn Jahren entwickelten Bibliotheken, Tools und offenen Modelle für die Biowissenschaften. Es soll KI-Agenten, Wissenschaftler und Labore bei der Verarbeitung wissenschaftlicher Daten unterstützen, einschließlich der Sammlung von Belegen, der Analyse von Erkenntnissen, der Durchführung von Rechenexperimenten und der Empfehlung nächster Schritte.

Das Toolkit kann für universelle Assistenten, wissenschaftliche Agenten, Softwareplattformen und interne biopharmazeutische Systeme eingesetzt werden. Es bietet Werkzeuge zur Zusammenfassung wissenschaftlicher Erkenntnisse, zum Aufruf von Modellen, zur Bewertung von Ergebnissen, zur Ableitung von Schlussfolgerungen und zur Ausführung nachfolgender Aufgaben.

Das Toolkit enthält NVIDIA BioNeMo und nutzt NVIDIA NIM Microservices, NVIDIA Parabricks, NVIDIA NeMo und NVIDIA Nemotron sowie beschleunigte Rechenwerkzeuge.

Über 50 Unternehmen verwenden das Toolkit für Workflows in Bereichen wie Proteinstrukturvorhersage, molekulares Docking, generative Chemie, Genomanalyse, Proteindesign und Biomarker-Entdeckung.

Einrichtungen wie das Arc Institute, die Open Molecular Software Foundation und das Institute for Protein Design der University of Washington arbeiten mit NVIDIA zusammen, um BioNeMo auf Forschungsmodelle anzuwenden und es über agentenbasierte Workflows nutzbar zu machen. NVIDIA gibt an, dass die Zusammenarbeit mit dem Institute for Protein Design die Laufzeitleistung von Modellen wie RosettaFold3 verbessert hat, die etwa doppelt so schnell ist wie die der Vorgängergeneration.

Die biowissenschaftliche Forschung umfasst enorme F&E-Budgets von Wissenschafts- und Pharmaorganisationen. Agentenbasierte Workflows helfen Forschern, schneller zu iterieren, Kosten zu senken und die Effizienz wissenschaftlicher Arbeit zu steigern. NVIDIA zufolge ermöglicht das Toolkit Entwicklern, universelle Agenten für biowissenschaftliche Zwecke anzupassen, sodass Forscher Experimente schneller durchführen, aus Ergebnissen lernen und den Zyklus zwischen Hypothese und Analyse verkürzen können. Einige Unternehmen erweitern diese Workflows auch auf physische Laborumgebungen.

Universelle Agenten haben oft Schwierigkeiten mit wissenschaftlichen Workflows, da sie die richtigen Werkzeuge, Eingaben, Ausgaben und den biologischen Kontext ableiten müssen. NVIDIA erklärt, dass das BioNeMo Agent Toolkit darauf ausgelegt ist, Agenten bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge, der Interpretation von Ergebnissen und der Unterstützung wissenschaftlicher Analysen zu helfen.

NVIDIA passt die BioNeMo-Plattform an, damit Agenten direkt auf Bibliotheken, Modelle und Frameworks zugreifen können. Dazu gehören das offene NVIDIA Nemotron-Modell für die Inferenz, die NVIDIA NeMo RL-Bibliothek für verstärkendes Lernen und die NVIDIA NemoClaw-Blaupause für Agenten, die zwischen Aufgaben zusammenarbeiten, Werkzeuge aufrufen und mit Daten interagieren können.

NVIDIA NIM Microservices dienen dem Modellzugriff und der Aufgabenausführung. Die NVIDIA OpenShell-Laufzeitumgebung bietet die Ausführungsumgebung für diese Workflows.

Zu den vom Toolkit unterstützten Workflows gehören: Virtuelles Screening, bei dem Agenten durch Generierung und Filterung von Verbindungen, Docking an Zielmoleküle, Vorhersage der Bindungsstärke und Filterung auf Arzneimittelähnlichkeit helfen, kleine Molekül-Kandidaten zu identifizieren; das System bewertet anschließend die Kandidaten für die weitere Prüfung. Genomanalyse und Target-Entdeckung, bei der Agenten Sequenzierungsdaten in priorisierte genetische Entdeckungen und biologische Zielmoleküle verarbeiten; NVIDIA Parabricks wird für Alignierung und Variantenerkennung verwendet, genomische Basismodelle bewerten die Auswirkungen von Varianten, und Agenten bewerten Kandidaten-Targets für die weitere Forschung. Proteindesign von Bindern, bei dem Agenten Forschern helfen, Kandidaten-Binder zu entwerfen und rechnerisch zu bewerten, bevor die Laborarbeit beginnt. Biomedizinische Forschungsworkflows, bei denen Agenten Datenquellen mit Inferenzmodellen verbinden, für Aufgaben wie Literaturrecherche, Protokollerstellung, klinische Studien-Screening und Pharmakovigilanz. Medizinische Bildanalyse, bei der Agenten medizinische Bilddaten verarbeiten, segmentieren, synthetisieren und analysieren, für Workflows wie Biomarker-Entdeckung und Evidenzgenerierung.

Unternehmen aus den Bereichen Technologie und Biowissenschaften nutzen das Toolkit für agentenbasierte Workflows. Entwickler wissenschaftlicher Agenten, darunter Anthropic, Edison Scientific, Lila Sciences, OpenAI und Owkin, integrieren BioNeMo für Forschungs- und Analyse-Workflows. NVIDIA gibt an, dass seine Modelle und Analysebibliotheken dazu beitragen, die Zeit zwischen Hypothesengenerierung und Ergebnissen zu verkürzen.

Daten- und Tool-Plattformen, darunter Benchling, Certara, Databricks, Snowflake und Seqera, nutzen das BioNeMo Agent Toolkit, um wissenschaftliche Datensysteme mit KI-Workflows zu verbinden. BioNeMo-Tools helfen Agenten, biologische und chemische Datensätze abzufragen, Modelleingaben vorzubereiten, reproduzierbare Workflows zu starten, Ausgaben zu analysieren und Ergebnisse innerhalb der von Wissenschaftlern und Datenteams genutzten Plattformen zurückzugeben.

Diagnostik- und Pharmaunternehmen, darunter Lilly und Natera, setzen das BioNeMo Agent Toolkit in ihren Workflows für Wirkstoffforschung, translationale Forschung und klinische Analysen ein. Auf Biologie spezialisierte KI-Unternehmen, darunter Boltz, Basecamp Research, Chai Discovery, Dyno, PerturbAI und Proxima, haben mit NVIDIA zusammengearbeitet, um modellbasierte Werkzeuge für Therapie-Design-Workflows zu entwickeln. Softwareunternehmen für die Wirkstoffforschung, darunter Dassault Systèmes, Cadence (OpenEye) und Schrödinger, integrieren Toolkit-Funktionen in wissenschaftliche Anwendungen, die in Discovery-Workflows verwendet werden, sodass Agenten molekulare Generierung, Docking und Vorhersageaufgaben in bestehenden Softwareumgebungen koordinieren können. Laborgeräte- und Automatisierungsunternehmen, darunter Automata, HighRes, Tecan, Thermo Fisher und Medra, nutzen BioNeMo-Tools, um Laborsysteme mit Rechen-Workflows zu verbinden. KI-Cloud- und Infrastruktur-Anbieter, darunter Baseten, Modal und Nebius, verwenden das Toolkit zur Unterstützung gehosteter biowissenschaftlicher Workflows und bieten APIs, verwaltete Rechen- und Inferenzumgebungen, die darauf ausgelegt sind, den Einsatz von BioNeMo-basierten Anwendungen für Forscher und Unternehmen zu unterstützen.

Das BioNeMo Agent Toolkit und seine Fähigkeiten sind jetzt über die NVIDIA-Entwicklerressourcenseite und GitHub verfügbar.