Se pueden utilizar para acelerar la detección de compuestos farmacológicos para el descubrimiento de fármacos, así como en prácticas sanitarias para recopilar datos de pacientes para la detección de enfermedades.
Kimberley Powell, vicepresidenta de atención médica de Nvidia, explica que los NIM son la “forma más rápida de implementar interacciones de atención médica entre el médico y el paciente.
"Al ayudar a las empresas de atención médica a crear y gestionar fácilmente soluciones de IA, les permitimos aprovechar todo el poder y el potencial de la IA generativa", afirmó.
Los NIM están disponibles a través del software Nvidia AI Enterprise 5.0. Los modelos para el descubrimiento de fármacos incluyen MoIMIM para química generativa, ESMFold para predicción de estructuras de proteínas y DiffDock para comprender cómo interactúan las moléculas de fármacos con sus objetivos.
Todos los NIM se ejecutan en la nube DGX. Otros NIM son Vista 3D para la creación de modelos de segmentación 3D y Universal DeepVariant para flujos de trabajo de análisis genómico, que es más de 50 veces más rápido que una implementación de DeepVariant que se ejecuta en una CPU.
También se puede acceder a kits y herramientas de desarrollo de software acelerado (por ejemplo, Parabricks, NeMo y Metropolis) como microservicios Nvidia CUDA-X para su uso en análisis genómicos o imágenes médicas.
Cadence está integrando los microservicios BioNeMo de Nvidia en su plataforma de diseño molecular Orion para acelerar el descubrimiento de fármacos. Los investigadores que utilizan Orion pueden generar, buscar y modelar bibliotecas de datos con cientos de miles de millones de compuestos. Esto permite a los investigadores generar módulos optimizados para necesidades específicas en un programa de investigación.