编辑 | 萝卜皮
北京时间 2024 年 3 月 18 日上午，NVIDIA 在 GTC 大会的媒体吹风会上透露，NVIDIA 有众多 AI for Scinece 领域的战略内容在布局，包括健康医疗、生命科学、物理学、地球科学等多个 AI 交叉领域。
系统的集成与合作
全球云服务提供商（CSPs），如 AWS 和 Microsoft Azure，正在整合 Nvidia 的 Nims（神经建模系统）和Nvidia Healthcare 相关的微服务到自家平台，提供诸如医疗基因组学、医疗成像等高级健康数据分析服务。
例如，AWS 将在下周宣布将其健康服务中直接集成 Nvidia Nims，并在 Azure 的 Stagemaker 以及与微软合作的高性能计算集群（HPC）中使用 Nvidia Nims。
医疗 AI 边缘计算平台
Nvidia 与医疗设备制造商如 Medtronic 和 Johnson & Johnson 合作，推动 AI 在手术等医疗场景的大规模应用。Johnson & Johnson 与 Nvidia 正共同致力于，将 AI 技术扩展至全球 80% 以上手术室的实践操作中。
生命科学的应用
在生物、成像和基因组学等领域，Nvidia 将为医疗和生命科学行业提供更多生成式 AI 的能力，未来几个月内会将 Nvidia Nims 整合到这些应用场景中。
物理世界中的AI连接
Nvidia 正通过三个平台（DGX AI 系统平台、Omniverse 平台进行物理基础模拟，以及机器人制造平台 Isaac）全面赋能实体世界的 AI 应用。
Omniverse 平台在物理基础模拟方面的进步，可以帮助重工业企业在面临劳动力短缺、供应链制约和地缘政治压力时，通过创建数字孪生体来设计、模拟、建造、运营和优化其资产和流程，助力提高运营效率并节省大量成本。
数字孪生体将成为机器人的诞生地及 AI 训练场所，尤其是强化学习和大型语言模型训练所需的人类反馈环节，从而确保在虚拟世界中学习的 AI 能够在现实物理世界中执行任务。
地球和气象科学计算突破
针对气候变化和天气预测这一重大科研挑战，Nvidia 推出了 Nvidia Earth 2 平台。这是一个用于交互式高分辨率气候与天气预测的云端平台，旨在帮助政府机构、气象预报员和预测机构加快天气预测的速度和精确度。
该平台提供了包括 AI-as-a-Service、加速仿真-as-a-Service 和可视化-as-a-Service 在内的服务，其中 AI 服务采用了开创性的千米尺度生成式 AI 扩散模型，相比当前数值天气预测方法，运算速度提升 1000 倍，能源效率提高 2000 倍。
国家级 AI 创新中心
丹麦的 Novo Nordisk 基金会正在与 Nvidia 合作建立一个国家级别的主权 AI 创新中心，该中心将聚集来自学术界和产业界的研发人员，重点推动生成式 AI 在药物研发、医疗以及其他社会科学研究中的应用。
他们将构建一台名为 gafion 的超级计算机，基于 Nvidia DGX 超级架构，配备高规格 GPU、量子计算和 InfiniBand 网络技术，用于支撑大规模 AI 计算需求。
结语
总之，Nvidia 正在 AI for Science 领域不断深耕，通过硬件和软件解决方案，推动AI技术在生物科学、医疗影像、基因组学等多个细分领域的实际应用；并在宏观层面上参与国家级科研设施的建设和技术创新；同时，助力解决全球气候变化等重大科研问题。
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