Une collaboration inédite entre Verily et Nvidia promet d’accélérer considérablement la recherche en santé de précision. L’intégration des technologies d’intelligence artificielle de Nvidia à la plateforme Pre de Verily vise à optimiser le développement et le déploiement de solutions d’IA pour les acteurs du secteur médical.
Cette alliance stratégique offrira aux chercheurs un accès direct à des outils et à du matériel de pointe au sein de Workbench, l’environnement de recherche sécurisé de Verily. L’intégration comprend les bibliothèques et les frameworks accélérés par GPU de Nvidia, notamment NeMo, Parabricks et CUDA-X Data Science, ainsi que les derniers GPU, comme les Blackwell et Hopper.
Les premiers tests démontrent des gains de vitesse significatifs. L’utilisation de Parabricks et du B200 pour l’analyse de données génomiques a permis de réduire les délais de traitement de plusieurs heures à quelques minutes seulement, comparativement aux méthodes traditionnelles basées sur le processeur.
« Grâce aux capacités d’IA de pointe de Nvidia, désormais disponibles sur notre plateforme Pre, nous offrons aux chercheurs des outils sans précédent pour améliorer la vitesse et l’efficacité du développement de modèles d’IA et de l’analyse omics », a déclaré Stephen Gillett, PDG de Verily.
Un des projets phares de cette collaboration est l’accélération des analyses au sein du All of Us Researcher Workbench des National Institutes of Health (NIH). Cette plateforme, qui héberge l’un des plus vastes ensembles de données génomiques au monde et compte près de 20 000 chercheurs inscrits à travers le globe, bénéficiera désormais de la puissance de la plateforme Pre, grâce au partenariat de Verily avec le centre médical de l’université Vanderbilt.
Pour illustrer les nouvelles capacités de la plateforme, les chercheurs de Verily ont développé le premier modèle de fondation multimodal en utilisant les données du programme de recherche All of Us du NIH. Ce modèle combine les dossiers médicaux électroniques (DME) et la génomique via des scores de risque polygéniques, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour la prédiction des maladies et la gestion proactive de la santé. L’entraînement de ce modèle a été 10 fois plus rapide qu’avec les approches précédentes, grâce aux GPU Nvidia NeMo Automodel et H100.
Verily prévoit d’étendre l’intégration des outils accélérés par GPU Nvidia à d’autres solutions Pre, notamment à Raffinerie, un moteur de conservation des données qui ingère, harmonise et enrichit les données multimodales, et à Échange, un forum sécurisé pour le partage et l’accès à des ensembles de données, des modèles et des agents prêts pour l’IA.