Nvidia erweitert den Einsatz seiner KI-Technologie in der medizinischen Forschung. Gemeinsam mit Google DeepMind, dem European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) und weiteren Forschungseinrichtungen veröffentlicht der Konzern einen offenen Datensatz mit vorhergesagten 3D-Strukturen von Proteinkomplexen aus mehr als 2.800 Viren. Die Daten stehen Forschern weltweit über die AlphaFold Database zur Verfügung.
Nvidia-Aktie: KI analysiert Proteine von mehr als 2.800 Viren
Die Strukturen wurden mit AlphaFold2 von Google DeepMind berechnet und mithilfe von Nvidias BioNeMo Inference Runtime optimiert. Dadurch konnte das Team die Berechnungen auf Tausende virale Proteome skalieren und untersuchen, wie verschiedene Proteine eines Virus miteinander interagieren könnten.
Besonders interessant: Rund 30 % der neu aufgenommenen Proteininteraktionen sind laut Nvidia bislang nicht in der Protein Data Bank dokumentiert. Der Datensatz könnte Forschern damit neue Ansatzpunkte für die Untersuchung bislang weniger verstandener Viren liefern.
Nvidia-Aktie: Proteinstrukturen in Minuten statt Jahren
Der Geschwindigkeitsunterschied ist erheblich. Traditionelle experimentelle Verfahren zur Bestimmung von Proteinstrukturen können laut Nvidia Jahre dauern und Tausende Dollar pro Struktur kosten. AlphaFold2 könne dagegen innerhalb von Minuten eine Struktur vorhersagen und mittels Nvidia-GPUs große Mengen davon verarbeiten. Hochverlässliche Vorhersagen können anschließend experimentell überprüft werden.
Neben dem Datensatz veröffentlicht Nvidia auch die BioNeMo Structure Prediction Pipeline. Forscher können den GPU-beschleunigten Workflow damit für eigene Proteinsequenzen und Zielstrukturen einsetzen.
Zur Einordnung: Für Nvidia zeigt das Projekt, dass die Nachfrage nach seinen GPUs und Softwareplattformen weit über klassische generative KI hinausreichen kann. Mit BioNeMo positioniert sich der Konzern gezielt in der digitalen Biologie und Wirkstoffforschung. Der offene Viren-Datensatz demonstriert dabei einen konkreten Einsatz der Nvidia-Infrastruktur: KI und GPU-Beschleunigung helfen, biologische Strukturdaten in einem Umfang zu erzeugen, der mit klassischen experimentellen Methoden wesentlich aufwendiger wäre.
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