NVIDIA BioNeMo dan Claude Science Percepat Riset Obat Berbasis AI

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) terus menghadirkan terobosan baru di berbagai sektor, termasuk dunia ilmu hayati (life sciences). Kini, para peneliti memperoleh dukungan yang lebih besar dalam mempercepat proses penemuan ilmiah melalui integrasi antara Anthropic Claude Science dan NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit.

Kolaborasi ini memungkinkan ilmuwan memanfaatkan agen AI yang mampu memahami instruksi dalam bahasa alami sekaligus mengakses kemampuan High Performance Computing (HPC) milik NVIDIA. Hasilnya, berbagai proses penelitian yang sebelumnya membutuhkan konfigurasi teknis yang rumit kini dapat dijalankan secara otomatis, lebih cepat, dan lebih efisien.

Anthropic baru saja memperkenalkan Claude Science dalam versi beta publik sebagai AI workbench yang dirancang khusus untuk mendukung aktivitas penelitian ilmiah. Platform tersebut memungkinkan peneliti berinteraksi langsung dengan agen AI layaknya berdiskusi dengan rekan kerja, kemudian membiarkan sistem menjalankan berbagai tahapan penelitian secara otomatis.

Integrasi dengan NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit menjadi salah satu keunggulan utama Claude Science. Melalui integrasi ini, berbagai layanan komputasi GPU NVIDIA dapat dipanggil langsung sebagai "skills" atau kemampuan yang digunakan agen AI untuk menyelesaikan tugas penelitian yang kompleks.

Memanfaatkan Ekosistem AI dan GPU NVIDIA

NVIDIA selama ini dikenal sebagai salah satu perusahaan yang memiliki ekosistem komputasi berbasis GPU paling lengkap di dunia. Tidak hanya menyediakan perangkat keras, perusahaan juga menghadirkan framework perangkat lunak, pustaka komputasi, model AI ilmiah, microservices, hingga berbagai alat penelitian yang dirancang khusus untuk kebutuhan komputasi ilmiah.

Seluruh komponen tersebut saling terintegrasi sehingga mampu mempercepat berbagai proses analisis yang sebelumnya memerlukan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari.

Dengan hadirnya integrasi ke Claude Science, para peneliti kini dapat mengakses berbagai model AI ilmiah, pustaka GPU, serta layanan NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) secara langsung dari dalam lingkungan kerja Claude Science tanpa perlu melakukan konfigurasi infrastruktur secara manual.

Tingginya tingkat kepercayaan industri terhadap platform ini juga terlihat dari adopsinya di sektor farmasi. NVIDIA mengungkapkan bahwa saat ini 18 dari 20 perusahaan farmasi terbesar di dunia telah menggunakan NVIDIA BioNeMo dalam lingkungan produksi mereka. Fakta tersebut menunjukkan bahwa platform ini telah menjadi salah satu fondasi penting dalam pengembangan obat modern berbasis AI.

Penelitian Cukup Dimulai dengan Bahasa Alami

Salah satu perubahan terbesar yang ditawarkan Claude Science adalah cara peneliti berinteraksi dengan sistem AI. Alih-alih harus menulis skrip pemrograman, mengatur model AI, mengelola endpoint jaringan, atau mengonfigurasi lingkungan perangkat lunak yang kompleks, ilmuwan kini cukup menjelaskan tujuan penelitian menggunakan bahasa sehari-hari.

Sebagai contoh, seorang peneliti dapat memberikan instruksi seperti:

• menganalisis urutan genom,
• memprediksi struktur protein tertentu,
• merancang molecular binder,
• atau mengevaluasi kandidat molekul obat.

Claude Science kemudian akan memahami maksud peneliti tersebut dan secara otomatis mengatur seluruh rangkaian pekerjaan menggunakan agen AI yang telah dioptimalkan sesuai bidang ilmu terkait. Pendekatan ini memungkinkan ilmuwan lebih fokus pada aspek ilmiah dibandingkan harus berkutat dengan tantangan teknis komputasi.

Agen AI Memahami Berbagai Bidang Ilmu Hayati

Kemampuan Claude Science tidak berhenti pada pemahaman natural language. Agen AI di dalam platform tersebut telah dirancang untuk memahami berbagai metode penelitian modern, termasuk:

• genomik,
• proteomik,
• analisis single-cell,
• cheminformatics,
• hingga penelitian klinis.

Sementara itu, NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit menyediakan konteks data dan berbagai alat komputasi yang dibutuhkan agar agen AI dapat memilih teknologi paling tepat untuk setiap tahapan penelitian. Toolkit tersebut juga memberikan informasi rinci mengenai fungsi setiap alat beserta format data yang diperlukan.

Dengan informasi tersebut, Claude Science mampu secara otomatis:

• memilih model AI yang sesuai,
• memformat data penelitian,
• menjalankan komputasi pada GPU NVIDIA,
• kemudian mengembalikan hasil analisis kepada peneliti.

Proses ini menciptakan kolaborasi yang lebih alami antara kecerdasan manusia dan kemampuan komputasi AI berkecepatan tinggi. Peneliti dapat segera mengevaluasi hasil yang diperoleh, memperbaiki hipotesis, lalu melanjutkan eksperimen berikutnya tanpa harus memulai ulang seluruh proses komputasi.

Mempercepat Penemuan Kandidat Obat Kanker

Salah satu contoh penggunaan integrasi Claude Science dan NVIDIA BioNeMo adalah dalam penelitian pengembangan obat kanker. Dalam skenario tersebut, peneliti terlebih dahulu mengidentifikasi mutasi antigen penyebab kanker yang telah diketahui.

Selanjutnya, ilmuwan cukup meminta Claude Science untuk merancang berbagai kandidat inhibitor yang berpotensi menargetkan mutasi tersebut. Claude Science kemudian bekerja bersama BioNeMo Agent Toolkit serta NVIDIA NIM untuk mengotomatisasi berbagai tahapan penelitian, mulai dari:

• memprediksi ribuan kandidat inhibitor,
• mengoptimalkan struktur molekul,
• melakukan evaluasi awal,
• hingga menyiapkan hasil untuk proses validasi berikutnya.

Dengan dukungan GPU NVIDIA, proses eksplorasi ribuan hingga jutaan kemungkinan molekul dapat dilakukan jauh lebih cepat dibandingkan metode komputasi konvensional. Pendekatan ini diharapkan dapat membantu mempercepat proses penemuan kandidat obat baru sekaligus mengurangi waktu yang dibutuhkan sebelum memasuki tahap pengujian laboratorium.

Mendukung Workflow Biomolekuler Modern

NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit juga menyediakan akses terhadap berbagai workflow penelitian yang telah dipercepat menggunakan GPU. Toolkit ini mendukung sejumlah model AI ilmiah terbuka seperti:

• Evo 2,
• Boltz-2,
• OpenFold3.

Ketiga model tersebut telah dioptimalkan menggunakan pustaka perangkat lunak NVIDIA sehingga mampu memberikan performa tinggi dalam berbagai analisis biomolekuler. Dalam praktiknya, penelitian ilmu hayati modern tidak hanya membutuhkan satu model AI. Satu proyek penelitian dapat melibatkan berbagai tahapan seperti:

• menganalisis jutaan senyawa kimia,
• mengelompokkan kandidat molekul terbaik,
• membuat berbagai konformasi struktur molekul,
• memahami konteks genom,
• membandingkan respons biologis,
• hingga memberikan rekomendasi eksperimen laboratorium berikutnya.

Karena itulah agen AI memerlukan akses ke berbagai alat komputasi khusus agar dapat menjalankan seluruh proses tersebut secara otomatis.

Analisis Genom Kini Berlangsung dalam Hitungan Menit

Kecepatan menjadi salah satu faktor penting dalam penelitian berbasis AI. Melalui NVIDIA Parabricks, analisis genom yang sebelumnya membutuhkan waktu berjam-jam kini dapat dipercepat menjadi hanya beberapa menit.

Peningkatan performa tersebut memungkinkan agen AI mempertimbangkan informasi genom yang kompleks hampir secara real-time ketika sedang menjalankan proses penalaran ilmiah. Percepatan ini memberikan peluang bagi para peneliti untuk melakukan iterasi penelitian lebih cepat sehingga proses pengambilan keputusan juga menjadi lebih efisien.

Analisis 1,3 Juta Sel Selesai dalam 25 Detik

Kemajuan lain datang dari toolkit RAPIDS-singlecell yang dikembangkan komunitas scverse. Toolkit tersebut mampu mempercepat proses prapemrosesan dan klasterisasi data sebanyak 1,3 juta sel. Jika sebelumnya pekerjaan tersebut membutuhkan waktu sekitar 52 menit, kini seluruh proses dapat diselesaikan hanya dalam 25 detik.

Peningkatan performa yang sangat besar ini memungkinkan analisis single-cell dilakukan secara langsung selama proses penalaran AI berlangsung, bukan lagi diproses sebagai pekerjaan batch yang memerlukan waktu tunggu lama.

Selain itu, NVIDIA juga menghadirkan nvMolKit, yang mempercepat berbagai tugas cheminformatics seperti similarity search maupun conformer generation hingga 3.000 kali lebih cepat dibandingkan metode sebelumnya.

Kemampuan tersebut memungkinkan agen AI mengeksplorasi ruang kimia yang sangat luas dalam waktu yang jauh lebih singkat, sehingga peluang menemukan kandidat molekul potensial juga semakin besar.

NVIDIA NIM Permudah Implementasi Skala Produksi

Agar dapat digunakan di lingkungan perusahaan, NVIDIA mengemas berbagai model biomolekul terbukanya ke dalam bentuk BioNeMo NIM microservices. Seluruh layanan tersebut telah dikemas dalam container yang siap dijalankan di lingkungan produksi serta telah dioptimalkan untuk inferensi AI berperforma tinggi.

Dengan pendekatan ini, agen AI cukup berkomunikasi menggunakan satu API yang stabil untuk menjalankan seluruh proses inferensi tanpa perlu mengelola konfigurasi infrastruktur yang rumit. Hal tersebut mempermudah organisasi yang ingin menerapkan AI ilmiah dalam skala besar dengan standar keandalan yang dibutuhkan industri.

Open Source dan Fleksibel

Keunggulan lain dari NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit adalah sifatnya yang terbuka serta tidak bergantung pada framework agen AI tertentu. Pendekatan ini memungkinkan kemampuan ilmiah yang sama digunakan secara konsisten pada berbagai platform penelitian maupun framework AI yang berbeda.

Para pengembang juga dapat mengunduh toolkit beserta berbagai kemampuan ilmiahnya melalui sumber daya pengembang NVIDIA maupun repositori GitHub untuk menyesuaikannya dengan kebutuhan riset masing-masing.

Sementara itu, selama masa beta publik berlangsung, Anthropic mengajak komunitas ilmiah untuk memberikan masukan mengenai integrasi perangkat lunak yang masih diperlukan serta bidang penelitian lain yang layak didukung Claude Science pada pengembangan berikutnya.

Integrasi antara Claude Science dan NVIDIA BioNeMo menunjukkan bagaimana AI mulai bertransformasi dari sekadar alat bantu analisis menjadi mitra penelitian yang mampu mengotomatisasi alur kerja ilmiah secara menyeluruh. Dengan memadukan kecerdasan agen AI, model ilmiah canggih, dan komputasi GPU berperforma tinggi, kolaborasi ini berpotensi mempercepat berbagai penemuan penting di bidang genomik, proteomik, pengembangan obat, hingga penelitian penyakit kompleks di masa depan.