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      10億化合物を学習させた大規模事前学習モデルによる次世代AI創薬 / One billion compounds to empower next-gen AI drug discovery: a case study in the use of large-scale pre-training

      , SyntheticGestalt, AI Drug Discovery Research Engineer
      AI創薬という言葉は浸透して久しいですが、実利用時には思ったような精度が出ないというケースは多いです。
      これはAIモデルは学習したデータから離れた化合物に対してはうまく予測できないという、よく知られた問題によるためです。
      この問題を、10億件という大規模な学習データを用いることで解決を試みたのが本発表内容になります。
      学習データとは分布が異なる実利用データに対して、実際に計測した初期毒性や薬物動態パラメータを予測し、当手法の有用性を示します。
      さらに、既存や新規のAI創薬プロジェクトに当モデルをモジュール的に追加することで高精度なモデルを簡単に開発できる旨もご紹介します。

      AI drug discovery has been around for a long time, but in many cases, it is not as accurate as expected in actual use.
      This is due to the well-known problem that AI models do not predict well for compounds that are far from the training data.
      We have attempted to solve this problem by using a large scale training data set of one billion compounds.
      We show the usefulness of our method by predicting measured initial toxicity and pharmacokinetic parameters on real-world data, of which the distribution is different from the training data.
      Furthermore, we will show how our model can be modularly added to existing and new AI drug discovery projects to easily develop highly accurate models.
      活动: GTC 24
      日期: March 2024
      话题: BioPharma
      级别: 商务 / 行政
      NVIDIA 技术: Clara,Cloud / Data Center GPU
      行业: 医疗健康与生命科学
      语言: 英语
      所在地: