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北京時間 2024 年 3 月 18 日上午，NVIDIA 在 GTC 大會的媒體吹風會上透露，NVIDIA 有眾多 AI for Scinece 領域的戰略內容在佈局，包括健康醫療、生命科學、物理學、地球科學等多個 AI 交叉領域。
系統的整合與合作
全球雲服務提供商（CSPs），如 AWS 和 Microsoft Azure，正在整合 Nvidia 的 Nims（神經建模系統）和Nvidia Healthcare 相關的微服務到自家平臺，提供諸如醫療基因組學、醫療成像等高階健康資料分析服務。
例如，AWS 將在下週宣佈將其健康服務中直接整合 Nvidia Nims，並在 Azure 的 Stagemaker 以及與微軟合作的高效能運算叢集（HPC）中使用 Nvidia Nims。
醫療 AI 邊緣計算平臺
Nvidia 與醫療裝置製造商如 Medtronic 和 Johnson & Johnson 合作，推動 AI 在手術等醫療場景的大規模應用。Johnson & Johnson 與 Nvidia 正共同致力於，將 AI 技術擴充套件至全球 80% 以上手術室的實踐操作中。
生命科學的應用
在生物、成像和基因組學等領域，Nvidia 將為醫療和生命科學行業提供更多生成式 AI 的能力，未來幾個月內會將 Nvidia Nims 整合到這些應用場景中。
物理世界中的AI連線
Nvidia 正透過三個平臺（DGX AI 系統平臺、Omniverse 平臺進行物理基礎模擬，以及機器人制造平臺 Isaac）全面賦能實體世界的 AI 應用。
Omniverse 平臺在物理基礎模擬方面的進步，可以幫助重工業企業在面臨勞動力短缺、供應鏈制約和地緣政治壓力時，透過建立數字孿生體來設計、模擬、建造、運營和最佳化其資產和流程，助力提高運營效率並節省大量成本。
數字孿生體將成為機器人的誕生地及 AI 訓練場所，尤其是強化學習和大型語言模型訓練所需的人類反饋環節，從而確保在虛擬世界中學習的 AI 能夠在現實物理世界中執行任務。
地球和氣象科學計算突破
針對氣候變化和天氣預測這一重大科研挑戰，Nvidia 推出了 Nvidia Earth 2 平臺。這是一個用於互動式高解析度氣候與天氣預測的雲端平臺，旨在幫助政府機構、氣象預報員和預測機構加快天氣預測的速度和精確度。
該平臺提供了包括 AI-as-a-Service、加速模擬-as-a-Service 和視覺化-as-a-Service 在內的服務，其中 AI 服務採用了開創性的千米尺度生成式 AI 擴散模型，相比當前數值天氣預測方法，運算速度提升 1000 倍，能源效率提高 2000 倍。
國家級 AI 創新中心
丹麥的 Novo Nordisk 基金會正在與 Nvidia 合作建立一個國家級別的主權 AI 創新中心，該中心將聚集來自學術界和產業界的研發人員，重點推動生成式 AI 在藥物研發、醫療以及其他社會科學研究中的應用。
他們將構建一臺名為 gafion 的超級計算機，基於 Nvidia DGX 超級架構，配備高規格 GPU、量子計算和 InfiniBand 網路技術，用於支撐大規模 AI 計算需求。
結語
總之，Nvidia 正在 AI for Science 領域不斷深耕，透過硬體和軟體解決方案，推動AI技術在生物科學、醫療影像、基因組學等多個細分領域的實際應用；並在宏觀層面上參與國家級科研設施的建設和技術創新；同時，助力解決全球氣候變化等重大科研問題。