Репортаж от Wedoany，29 июня компания Alphabet, владелец Google, предоставит доступ к крупным количественным моделям (Large Quantitative Models, LQMs) SandboxAQ через Google Cloud Marketplace, открывая профессиональные возможности научного ИИ для предприятий и научно-исследовательских учреждений. Это партнерство позволит интегрировать модели SandboxAQ, используемые для открытия материалов, разработки лекарств и других направлений, в облачный рынок Google. Исследователи смогут вызывать соответствующие модели в облачной среде для отбора катализаторов, анализа молекулярного связывания, оценки кандидатных материалов и научных вычислений. SandboxAQ заявляет, что первой запущенной моделью станет AQCat, предназначенная для открытия материалов и катализаторов, а модель для разработки лекарств AQPotency также появится в Google Cloud Marketplace.
Эти модели ориентированы на количественные вычислительные задачи в научных исследованиях, с особым акцентом на обработку экспериментальных данных, физических законов, химических структур и свойств материалов. После внедрения моделей SandboxAQ в Google Cloud научные группы смогут получить доступ к инструментам ИИ, приближенным к профессиональным лабораторным условиям, через облачную платформу.
Крупные количественные модели SandboxAQ отличаются по применению от универсальных больших языковых моделей. Универсальные большие модели лучше справляются с пониманием текста, генерацией документов, помощью в написании кода и ответами на вопросы. Для научных исследований, таких как отбор лекарств, открытие материалов и вычисления, связанные с производством полупроводников, требуются модели, понимающие молекулярные структуры, изменения энергии, каталитические реакции, адсорбцию на поверхности материалов и способность связывания кандидатных соединений — то есть количественные задачи. AQCat ориентирована на открытие материалов и катализаторов, с упором на вычисление прочности связывания молекул с поверхностью катализатора, что помогает исследователям сначала отсеять более перспективные кандидатные материалы перед полным моделированием и экспериментальной проверкой. AQPotency предназначена для разработки лекарств и может использоваться для высокопроизводительной оценки потенциала связывания кандидатных молекул с биологическими мишенями, помогая фармацевтическим компаниям и научно-исследовательским учреждениям сократить время раннего отбора.
Роль Google Cloud заключается в предоставлении вычислительных мощностей, облачного рынка и корпоративных каналов доставки. Если научные ИИ-модели останутся только в нескольких лабораториях, порог их использования будет высок; после выхода на облачный рынок исследовательские группы предприятий смогут подключаться к моделям через единые процессы закупки, развертывания и вызова.
Это сотрудничество также демонстрирует, что конкуренция в сфере облачных услуг распространяется на профессиональные научно-исследовательские сценарии. Разработка лекарств, материаловедение, химический катализ, энергетические материалы и производство полупроводников — все это высокоценные области исследований, где традиционные экспериментальные циклы длительны, а затраты на ошибки высоки, что создает сильный спрос на вычислительное моделирование и отбор с помощью моделей. Предоставляя модели SandboxAQ через Marketplace, Google Cloud может объединить облачные вычислительные мощности, возможности ИИ, такие как Gemini, и профессиональные научные модели, позволяя исследователям выполнять понимание литературы, проектирование экспериментов, отбор кандидатов, вычислительный анализ и проверку результатов на одной платформе. Ранее SandboxAQ уже сотрудничала с Google Cloud, используя инфраструктуру Google Cloud для разработки своих крупных количественных моделей и расширяя каналы развертывания для корпоративных клиентов через Google Cloud Marketplace.
В сфере производства полупроводников ценность профессиональных ИИ-моделей сосредоточена в исследовательских этапах, связанных с материалами, процессами и устройствами. Производство чипов включает пленочные материалы, фоторезисты, травильные газы, упаковочные материалы, каталитические реакции, обработку поверхности и проверку надежности, и многие задачи требуют поддержки вычислений свойств материалов и анализа экспериментальных данных. После выхода научных ИИ-моделей на облачные платформы полупроводниковые компании и исследовательские институты смогут быстрее оценивать кандидатные материалы, оптимизировать последовательность экспериментов, сокращать количество малозначимых испытаний и сосредотачивать исследовательские ресурсы на более перспективных решениях. Усиливая свои научные облачные услуги с помощью таких профессиональных моделей, Google Cloud сможет лучше охватить клиентов в фармацевтике, химической промышленности, энергетике и производстве чипов.
Коммерческое значение этого сотрудничества заключается в том, что облачные услуги ИИ больше не ограничиваются чат-ботами, офисными помощниками и инструментами для написания кода. Сценарии ИИ, в которые предприятия действительно готовы вкладывать значительные средства, часто сосредоточены на повышении эффективности исследований, отборе кандидатов в лекарства, открытии новых материалов и оптимизации сложных производственных процессов. После интеграции моделей SandboxAQ в Google Cloud компания сможет предоставлять более отраслевые возможности ИИ научно-исследовательским институтам, фармацевтическим компаниям, предприятиям по производству материалов и клиентам в сфере полупроводников. Ключевым фактором в дальнейшем станет способность этих моделей давать проверяемые результаты в реальных исследовательских процессах, включая повышение точности отбора, сокращение количества экспериментов, более точное определение приоритетов кандидатных материалов, а также стабильную интеграцию с существующими экспериментальными данными и вычислительными платформами предприятий.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
