Компании Nvidia и SandboxAQ объединили квантовое моделирование, классические вычисления и искусственный интеллект (ИИ), чтобы сделать алгоритмы вычислительной химии, используемые для моделирования молекул в промышленности, в 80 раз быстрее.

Это позволяет ученым проводить высокоточные количественные ИИ-симуляции реальных систем с гораздо большей точностью, чем это могут делать большие языковые модели (БЯМ) и другие модели ИИ.

Новый метод использует большие количественные модели (БКМ) — тип предварительно обученной генеративной модели ИИ — и алгоритм квантовой физики, известный как ренормгруппа матрицы плотности (DMRG), ускоренный платформой CUDA для графических процессоров Nvidia.  

По словам партнеров, сочетание алгоритма CUDA-DMRG, платформы моделирования Quantum от Nvidia и ускоренных вычислений позволяет ускорить эти высокоточные расчеты более чем в 80 раз по сравнению с традиционными вычислениями на 128 ядрах CPU.

Новый метод вычислительного моделирования может оказаться полезным для снижения риска клинических испытаний еще до их проведения. Например, фермент цитохром P450s играет центральную роль в метаболизме лекарственных препаратов и имеет ключевое значение для понимания токсичности лекарств, однако до сих пор его работу в организме было невозможно смоделировать.

"Супервычисления на основе искусственного интеллекта помогают решать важнейшие проблемы в химической и фармацевтической промышленности", — говорит Тим Коста, директор Nvidia по высокопроизводительным и квантовым вычислениям.

"Использование SandboxAQ платформы Nvidia Quantum способствует моделированию в беспрецедентных масштабах, позволяя ученым переосмыслить возможности вычислительной химии".