ඖෂධ ලොව අලුත් කරන NVIDIA සහ Eli Lillyගේ ඩොලර් බිලියනයේ AI Factory

ඖෂධ ලොව අලුත් කරන NVIDIA සහ Eli Lillyගේ ඩොලර් බිලියනයේ AI Factory

පසුගිය ජනවාරි 12 වැනිදා පැවති J.P. Morgan Healthcare Conference එකේදී ඖෂධ නිෂ්පාදන ක්ෂේත්‍රයේ දැවැන්තයෙකු වන Eli Lilly සහ තාක්ෂණික ලොව පෙරළිකාරයා වන NVIDIA විසින් සැන් ෆ්‍රැන්සිස්කෝහිදී "AI Co-Innovation Lab" එකක් පිහිටුවීම සඳහා ඩොලර් බිලියනයක ආයෝජනයක් ප්‍රකාශයට පත් කළා. මෙය හුදෙක් ආයතන දෙකක් අතර මෘදුකාංග හුවමාරුවකට සීමා වූ හවුල්කාරීත්වයක් නොවේ; එය ජීව විද්‍යාත්මක පර්යේෂණාගාර (Wet Labs) සහ සිලිකන් බුද්ධිය (Silicon Intelligence) ඒකාබද්ධ කරමින් ඖෂධ සොයා ගැනීමේ ක්‍රියාවලිය කාර්මීකරණය කරන සැබෑ "AI Factory" එකක් ගොඩනැගීමකි.

සෞඛ්‍ය සහ තාක්ෂණික අංශයේ නියැලී සිටින වෘත්තිකයන්ට අනුව, මෙය Computer-Aided Design (පරිගණක සහාය ලබන නිර්මාණ) යුගයේ සිට Computer-Driven Discovery (පරිගණක මූලික කරගත් සොයාගැනීම්) යුගයක් දක්වා සිදුවන පැහැදිලි පරිවර්තනයකි.

තාක්ෂණික හැකියාවන්ගේ දැවැන්ත පිම්ම

මෙම ව්‍යාපෘතියේ හදවත වන්නේ NVIDIA හි නවතම Vera Rubin architecture එක සමඟ Eli Lillyගේ BioNeMo වේදිකාව ඒකාබද්ධ කිරීමයි. මීට පෙර න්‍යායාත්මක මට්ටමේ පමණක් තිබූ හැකියාවන් රැසක් මෙමගින් ප්‍රායෝගිකව ක්‍රියාත්මක කිරීමට මග පාදයි:

• Closed-Loop Automation (ස්වයංක්‍රීය ඉගෙනුම් පද්ධතිය): මෙහිදී රොබෝ තාක්ෂණයෙන් යුත් "Wet Labs" (රසායනික ද්‍රව්‍ය සහ සෛල හසුරුවන ස්ථාන) මගින් ලබාගන්නා දත්ත එසැණින් AI මාදිලි වෙත යොමු කරයි. එම ප්‍රතිඵල විශ්ලේෂණය කරන AI පද්ධතිය, මිනිස් මැදිහත්වීමකින් තොරව ඊළඟ පර්යේෂණ වටය ස්වයංක්‍රීයව නිර්මාණය කරයි. මෙය පැය 24 පුරාම අඛණ්ඩව ක්‍රියාත්මක වන ක්‍රියාවලියකි.
• Generative Chemistry: පවතින අණුක ව්‍යුහයන් (Molecules) පරීක්ෂා කරන සාම්ප්‍රදායික ක්‍රමයට වඩා වෙනස්ව, මෙම පද්ධතිය Generative AI භාවිතා කරමින් නව අණුක ව්‍යුහයන් "පරිකල්පනය" කරයි. මේ හරහා ඖෂධ නිපදවීමේ මුල් අදියර (Lead optimization) වසර ගණනාවක සිට මාස කිහිපයක් දක්වා අඩු කරගත හැකිය.
• Manufacturing හි Digital Twins: ඖෂධ සොයාගැනීමෙන් ඔබ්බට යමින්, නිෂ්පාදන සැපයුම් දාමයන්හි (Supply chains) අතථ්‍ය පිටපත් (Digital Twins) නිර්මාණය කිරීමට NVIDIA Omniverse භාවිතා කරයි. භෞතික යටිතල පහසුකම් සඳහා මුදල් යෙදවීමට පෙර නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියේ ඇතිවිය හැකි බාධාවන් හඳුනා ගැනීමට මෙය Eli Lillyට අවස්ථාව ලබා දෙයි.

වෘත්තීය අනාගතයට බලපාන අයුරු

විශේෂයෙන්ම එක්සත් රාජධානියේ තාක්ෂණික හා සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රවල රැකියා කරන ශ්‍රී ලාංකිකයන්ට මෙම වෙනස තීරණාත්මකය.

• "Agentic AI" හි බලපෑම: හුදෙක් Chat කිරීමට පමණක් නොව, සැලසුම් කිරීමට සහ කාර්යයන් ක්‍රියාත්මක කිරීමට හැකි "Agentic AI" හි පැමිණීමත් සමඟ, දත්ත ඇතුළත් කිරීම (Data entry), මූලික රසායනාගාර පරීක්ෂණ හෝ සාමාන්‍ය නිරීක්ෂණ වැනි කාර්යයන් ස්වයංක්‍රීයකරණයට ලක්වීමේ ඉහළ අවදානමක් පවතී.
• නව කුසලතා සඳහා ඉල්ලුම: දැන් කර්මාන්තයේ ඉල්ලුම යොමු වී ඇත්තේ "Lab-in-the-Loop" ඉංජිනේරුවන් දෙසටයි. එනම්, ජීව විද්‍යාත්මක පරීක්ෂණ සහ AI පාලනයට අවශ්‍ය Python වැනි යටිතල පහසුකම් යන අංශ දෙකම පිළිබඳ අවබෝධයක් ඇති වෘත්තිකයන්ය. බ්‍රිතාන්‍යයේ සිටින අපගේ වෘත්තිකයන්ට Bioinformatics සහ ස්වයංක්‍රීය රසායනාගාර කළමනාකරණය (Automated lab orchestration) පිළිබඳ හරස් පුහුණුවක් (Cross-training) ලැබීම තවදුරටත් අමතර සුදුසුකමක් නොව, අත්‍යවශ්‍ය කරුණක් බවට පත්ව ඇත.

අභියෝග සහ යථාර්ථය

මෙම "Hype" එක තුළ සැඟවී ඇති යථාර්ථය දෙසද අප සමබරව බැලිය යුතුය.

• "Valley of Death" තවමත් පවතී: AI මගින් අණුවක් සොයා ගැනීම වේගවත් කළ හැකි වුවද, මිනිසුන් යොදාගෙන සිදුකරන සායනික පරීක්ෂණ (Clinical trials) වේගවත් කිරීමට එයට තවමත් නොහැකිය. සති කිහිපයකින් AI නිර්මාණය කරන ඖෂධයක් මිනිසුන්ට ආරක්ෂිත බව ඔප්පු කිරීමට තවමත් වසර ගණනාවක් ගත වේ.
• Data Hallucinations: Generative AI සමහර විට වැරදි තොරතුරු නිර්මාණය කරන බව (Hallucinate) අපි දනිමු. මෙය Chat එකකදී නම් සුළු කරදරයක් වුවත්, රසායන විද්‍යාවේදී එය භයානක විය හැක. AI විසින් රසායනිකව අස්ථායී හෝ විෂ සහිත අණුවක් නිර්මාණය කළහොත්, මෙම "වේගවත් කිරීම" විශාල මූල්‍ය අලාභයකට මඟ පෑදිය හැකිය.
• භූගෝලීය විෂමතාවය: මෙම ඩොලර් බිලියනයේ ආයෝජනය කේන්ද්‍ර වී ඇත්තේ සැන් ෆ්‍රැන්සිස්කෝ ආශ්‍රිතවයි. ජීව විද්‍යාත්මක පර්යේෂණවල බලවතුන් ලෙස සැලකෙන බ්‍රිතාන්‍යයේ Cambridge සහ Oxford වැනි මධ්‍යස්ථානවලට මෙය අභියෝගාත්මක පණිවිඩයකි. දියුණුම පරිගණක යටිතල පහසුකම් සහ ප්‍රාග්ධනය Silicon Valley තුළම රඳා පැවතීම නිසා බ්‍රිතාන්‍යයෙන් සහ යුරෝපයෙන් බුද්ධි ගලනය (Brain drain) වේගවත් වීමේ අවදානමක් පවතී.

නොකියවුණු කතාව (What is NOT Being Said)

මාධ්‍ය නිවේදනවල "සොයාගැනීම්" ගැන කතා කළද, මෙහි යටි අරමුණ Data Sovereignty (දත්ත ස්වෛරීභාවය) බව පෙනේ. භෞතිකවම රසායනාගාරයක් ගොඩනැගීම මගින් Eli Lilly උත්සාහ කරන්නේ NVIDIA හි බලගතු පරිගණක භාවිතා කරන අතරතුර වුවද, තම වටිනා ජීව විද්‍යාත්මක දත්ත තම ආරක්ෂිත පරාසයෙන් පිටතට නොයැවීමටයි.

එමෙන්ම NVIDIA හි අති නවීන Vera Rubin චිප්ස් තෝරා ගැනීමෙන් පෙනී යන්නේ ඖෂධ සොයා ගැනීම දැන් හුදෙක් ජීව විද්‍යාත්මක ගැටලුවක් නොව, "Compute-bound" හෙවත් පරිගණක බලය මත තීරණය වන ගැටලුවක් බවට පත්ව ඇති බවයි.

ඔබේ ඊළඟ පියවර

විදෙස්ගත වෘත්තිකයන් ලෙස ඔබ වටහා ගත යුත්තේ අනාගතය අයිති වන්නේ "Hybrid" සේවකයන්ට බවයි. හුදෙක් ජීව විද්‍යාව හෝ හුදෙක් Coding දැන සිටීම පමණක් ඉදිරියේදී ප්‍රමාණවත් නොවනු ඇත. නියම වෘත්තීය වටිනාකම රැඳී ඇත්තේ Wet lab සහ AI අතර පාලම ගොඩනැගීමට ඔබට ඇති හැකියාව මතයි.

මූලාශ්‍රය (Source): https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-lilly-announce-co-innovation-ai-lab-to-reinvent-drug-discovery-in-the-age-of-ai