Non più soltanto i chip su cui gira l’intelligenza artificiale. Nvidia vuole entrare nel laboratorio in cui l’Ia viene utilizzata per comprendere la biologia, studiare il genoma e accelerare la scoperta di nuovi farmaci. L’azienda ha creato in Israele Applied AI Architecture, un nuovo gruppo di ricerca dedicato all’impiego dell’Ia nella ricerca medica e scientifica. Il team opera all’interno dell’ufficio globale del chief technology officer Michael Kagan ed è guidato da Nati Daniel, con un dottorato in intelligenza artificiale al Technion e precedenti esperienze in Intel, GE e Huawei. Nvidia prevede di assumere decine di ricercatori nel prossimo anno.

La scelta organizzativa dice qualcosa dell’ambizione del progetto. Applied AI Architecture non nasce per sviluppare nell’immediato un nuovo prodotto commerciale, ma per lavorare su applicazioni di lungo periodo capaci, nelle intenzioni dell’azienda, di accelerare la ricerca scientifica. E uno dei primi terreni scelti è la genomica.

Quel 98 per cento ancora da capire

Il gruppo partecipa a una collaborazione già avviata da Nvidia con lo Sheba Medical Center in Israele e la Icahn School of Medicine at Mount Sinai di New York. L’obiettivo è costruire un Genomic Foundation Model, gFM, per studiare la parte meno conosciuta del genoma umano.

Circa il 2% del genoma è costituito dalle regioni che codificano le proteine. Il restante 98%, un tempo liquidato in parte con l’etichetta di “Dna spazzatura”, comprende invece elementi regolatori e funzionali la cui interpretazione è diventata uno dei grandi campi della ricerca genomica. Il progetto, della durata prevista di tre anni, punta a utilizzare modelli di Ia per individuare relazioni tra variazioni genetiche, rischio di malattia e risposta alle terapie, con possibili ricadute sulla prevenzione, sulla diagnosi e sulla medicina di precisione. Sheba e Mount Sinai mettono a disposizione dati genomici, competenze cliniche e di ricerca; Nvidia infrastruttura di calcolo, piattaforme e competenze nell’Ia.

È un passaggio interessante perché sposta l’Ia da un ruolo prevalentemente analitico a uno più vicino al processo di produzione della conoscenza scientifica: non soltanto elaborare più velocemente informazioni già disponibili, ma cercare nei dati biologici correlazioni e meccanismi difficili da individuare con gli strumenti tradizionali.

Il miliardo con Eli Lilly

La genomica è soltanto una parte della strategia. Il nuovo gruppo israeliano partecipa anche alla collaborazione tra Nvidia ed Eli Lilly per applicare l’Ia alla scoperta e allo sviluppo dei farmaci. A gennaio le due società hanno annunciato un investimento congiunto fino a un miliardo di dollari in cinque anni in talenti, infrastrutture e capacità di calcolo. Il laboratorio congiunto, nella San Francisco Bay Area, mette fianco a fianco ricercatori di Lilly e ingegneri e sviluppatori di modelli di Nvidia.

L’idea è creare un sistema nel quale laboratorio biologico e laboratorio computazionale alimentino continuamente l’uno il lavoro dell’altro. Esperimenti, produzione di dati e sviluppo dei modelli dovrebbero procedere in un ciclo continuo, con l’obiettivo di esplorare in silico un numero molto maggiore di possibilità prima di arrivare alla sperimentazione fisica delle molecole.

È qui che la scommessa diventa più grande della semplice accelerazione di qualche passaggio della ricerca. Nvidia punta a costruire foundation model per biologia e chimica e a utilizzare la propria piattaforma BioNeMo insieme alle nuove architetture di calcolo. Lilly porta invece dati, conoscenza biologica e farmaceutica e la capacità di verificare sperimentalmente ciò che i modelli producono. La collaborazione prevede inoltre applicazioni dell’IA nello sviluppo clinico, nella produzione, nell’imaging e nell’automazione dei laboratori.

Dall’infrastruttura alla scoperta

Per Nvidia la direzione è significativa. L’azienda che ha costruito gran parte della propria crescita fornendo la potenza di calcolo necessaria allo sviluppo dell’Ia cerca ora di collocarsi più a monte nella catena del valore, partecipando alla costruzione degli strumenti con cui scienziati e aziende farmaceutiche fanno ricerca.

Non è l’unica a muoversi in questa direzione. I modelli di Ia dedicati alla biologia e alla genomica stanno diventando uno dei terreni di competizione delle grandi aziende tecnologiche e delle life sciences. La differenza è che Nvidia può provare a tenere insieme diversi livelli: chip, infrastruttura di calcolo, software, modelli e collaborazione diretta con laboratori e aziende farmaceutiche.

Per ora, però, si tratta soprattutto di una promessa di ricerca. Il nuovo gruppo israeliano non ha indicato tempi per risultati clinici o commerciali e molte delle applicazioni annunciate dovranno dimostrare di riuscire a produrre scoperte scientificamente valide e, successivamente, utili per i pazienti.

Ma il movimento è già visibile. Dopo aver fornito l’infrastruttura sulla quale è cresciuta l’intelligenza artificiale, Nvidia prova a capire quanto quella stessa infrastruttura possa entrare nel processo della scoperta scientifica. E la ricerca di nuovi farmaci è diventata uno dei laboratori in cui verificarlo.