{"id":634,"date":"2022-09-22T18:06:56","date_gmt":"2022-09-22T23:06:56","guid":{"rendered":"http:\/\/ciencianews.in\/?p=634"},"modified":"2022-09-22T18:06:58","modified_gmt":"2022-09-22T23:06:58","slug":"broad-y-nvidia-benefician-la-investigacion-biomedica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/2022\/09\/22\/broad-y-nvidia-benefician-la-investigacion-biomedica\/","title":{"rendered":"Broad y NVIDIA benefician la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>SANTA CLARA, Calif.\u2014GTC\u201422 de septiembre de 2022\u2014<\/strong>El d\u00eda de hoy, NVIDIA anunci\u00f3 una sociedad con el Instituto Broad del MIT y Harvard para proporcionar la plataforma Terra cloud y sus m\u00e1s de 25,000 usuarios, provenientes de investigadores biom\u00e9dicos de la academia, startups y grandes compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas, con las herramientas de aceleraci\u00f3n e inteligencia artificial necesarias para analizar r\u00e1pidamente enormes cantidades de datos de atenci\u00f3n de la salud.<\/p>\n\n\n\n<p>La colaboraci\u00f3n est\u00e1 dise\u00f1ada para conectar las plataformas de computaci\u00f3n de atenci\u00f3n de la salud y la experiencia en IA de NVIDIA con los investigadores, cient\u00edficos y plataformas abiertas de renombre mundial del Instituto Broad con un enfoque en tres \u00e1reas clave:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Hacer que&nbsp;<\/strong><a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/clara\/genomics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>NVIDIA Clara\u2122 Parabricks<\/strong><\/a><a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/clara\/genomics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00ae<\/a><strong>&nbsp;est\u00e9 disponible en la plataforma Terra<\/strong>: Parabricks, un conjunto de software acelerado por GPU para el an\u00e1lisis secundario de datos de secuenciaci\u00f3n, ahora est\u00e1 disponible en seis nuevos workflows de Terra. Los usuarios ahora pueden analizar un genoma completo en solo una hora con Clara Parabricks, en comparaci\u00f3n con las 24 horas en un entorno basado en CPU, y pueden reducir el costo de computaci\u00f3n en m\u00e1s de la mitad.<\/li><li><strong>Desarrollo de grandes modelos de idiomas (LLM)<\/strong>: Los investigadores desarrollar\u00e1n modelos fundamentales para el ADN y el ARN, los componentes fundamentales de la vida, para comprender mejor la biolog\u00eda humana utilizando NVIDIA BioNeMo, un framework de aplicaciones de IA&nbsp;<a href=\"https:\/\/nvidianews.nvidia.com\/news\/nvidia-launches-large-language-model-cloud-services-to-advance-ai-and-digital-biology\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">que se anunci\u00f3 hoy<\/a>&nbsp;para grandes modelos de idiomas en biolog\u00eda.<\/li><li><strong>Llevar el deep learning mejorado al Kit de Herramientas de An\u00e1lisis Gen\u00f3mico (GATK):<\/strong>&nbsp;NVIDIA est\u00e1 contribuyendo con un nuevo modelo de deep learning directamente al kit de herramientas GATK del Instituto Broad , el est\u00e1ndar de la industria utilizado por m\u00e1s de 100,000 investigadores, que ayuda a identificar variantes gen\u00e9ticas asociadas con enfermedades. Esto ayudar\u00e1 a los investigadores en el descubrimiento de f\u00e1rmacos a desarrollar nuevas terapias.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>\u00abExiste una necesidad en todo el ecosistema de la atenci\u00f3n de la salud de contar con mejores herramientas computacionales que permitan avances en la forma en que entendemos las enfermedades, desarrollamos diagn\u00f3sticos y brindamos tratamientos\u00bb, dijo Kimberly Powell, vicepresidenta de atenci\u00f3n m\u00e9dica de NVIDIA. \u00abAl expandir nuestra colaboraci\u00f3n con el Instituto Broad , podemos aportar el poder de los grandes modelos de idiomas para ofrecer soluciones conjuntas y reducir la divisi\u00f3n entre la informaci\u00f3n de los investigadores y los beneficios reales para los pacientes\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>El Instituto Broad tiene como objetivo permitir la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de investigaci\u00f3n biom\u00e9dica colaborativa al proporcionar una plataforma de cloud abierto que conecta a los investigadores tanto entre s\u00ed como con los conjuntos de datos y herramientas que necesitan para lograr avances cient\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abLas ciencias de la vida se encuentran en medio de una revoluci\u00f3n de datos, y los investigadores necesitan un nuevo enfoque para incorporar el machine learning en la biomedicina\u00bb, dijo Anthony Philippakis, director de datos del Instituto Broad. \u00abCon esta colaboraci\u00f3n, nuestro objetivo es expandir nuestra misi\u00f3n de intercambio de datos y procesos colaborativos para escalar la investigaci\u00f3n gen\u00f3mica\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Grandes Modelos de Idiomas para Estudiar Enfermedades<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El\u00a0<a href=\"https:\/\/la.blogs.nvidia.com\/2022\/09\/20\/grandes-modelos-descubrimiento-farmacos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">framework NVIDIA BioNeMo<\/a>\u00a0incluye LLM previamente entrenados para prote\u00ednas y qu\u00edmica que simplifican el entrenamiento, la inferencia y el escalado. BioNeMo es una extensi\u00f3n del framework\u00a0<a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/nemo\/megatron\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA NeMo Megatron<\/a>\u00a0y es espec\u00edfico del dominio de la qu\u00edmica, las prote\u00ednas y las secuencias de ADN\/ARN.<\/p>\n\n\n\n<p>BioNeMo permite a los desarrolladores entrenar e implementar eficazmente LLM de biolog\u00eda con miles de millones de par\u00e1metros.<\/p>\n\n\n\n<p>Juntos, los equipos de ambas organizaciones se basar\u00e1n en este trabajo, a fin de crear nuevos modelos para agregar a la colecci\u00f3n BioNeMo y poner a disposici\u00f3n la plataforma Terra.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Software de NVIDIA para la IA Espec\u00edfica del Dominio<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Los workflows acelerados por GPU de NVIDIA Parabricks proporcionan a los investigadores tiempos de respuesta m\u00e1s r\u00e1pidos y costos m\u00e1s bajos para una amplia gama de an\u00e1lisis de datos gen\u00f3micos. Para el workflow de l\u00ednea germinal de mejores pr\u00e1cticas de GATK de Broad, hacer el an\u00e1lisis con Parabricks en GPU puede ser hasta 24\u00a0veces m\u00e1s r\u00e1pido y con\u00a0menos de la mitad del costo.<\/p>\n\n\n\n<p>Los investigadores del Instituto Broad tambi\u00e9n obtendr\u00e1n acceso a&nbsp;<a href=\"https:\/\/monai.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MONAI<\/a>, un framework de deep learning de c\u00f3digo abierto para la IA para la generaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas, as\u00ed como&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/deep-learning-ai\/software\/rapids\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">a NVIDIA RAPIDS<\/a>\u2122, un kit de herramientas de ciencia de datos acelerado por GPU para una preparaci\u00f3n de datos m\u00e1s r\u00e1pida, que se puede utilizar para el an\u00e1lisis gen\u00f3mico de una sola c\u00e9lula.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00danete al&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/gpu-cloud\/bionemo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">acceso anticipado para el servicio NVIDIA BioNeMo LLM<\/a>&nbsp;y obt\u00e9n m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la integraci\u00f3n de Clara Parabricks y Terra.<\/p>\n\n\n\n<p>Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre\u00a0<a href=\"https:\/\/la.blogs.nvidia.com\/2022\/09\/20\/igx-clara-holoscan-cirurgia-robotica-ia-en-el-edge\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Clara<\/a>, mira el\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=PWcNlRI00jo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">discurso destacado de GTC<\/a>\u00a0a cargo de Jensen Huang.<br>&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;-<br>Contacto: <a href=\"mailto:samcarbajalreportera@gmail.com\">samcarbajalreportera@gmail.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SANTA CLARA, Calif.\u2014GTC\u201422 de septiembre de 2022\u2014El d\u00eda de hoy, NVIDIA anunci\u00f3 una sociedad con el Instituto Broad del MIT y Harvard para proporcionar la plataforma Terra cloud y sus m\u00e1s de 25,000 usuarios, provenientes de investigadores biom\u00e9dicos de la academia, startups y grandes compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas, con las herramientas de aceleraci\u00f3n e inteligencia artificial necesarias [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-634","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/634","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=634"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/634\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":635,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/634\/revisions\/635"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=634"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=634"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=634"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}