A Eli Lilly montou uma espécie de "fábrica de IA" para acelerar a descoberta de medicamentos — uma infraestrutura pensada para testar ideias em grande escala, reduzir tentativas manuais e acelerar resultados que antes demoravam meses ou anos.
No centro desse projeto está um Nvidia DGX SuperPOD com 1.016 GPUs Nvidia Blackwell Ultra, capaz de resolver mais de nove quintilhões de problemas matemáticos por segundo. A intenção é combinar potência de processamento, redes rápidas e software otimizado, tudo protegido por controles de segurança exigidos nas áreas de saúde e ciências biológicas.
A configuração técnica integrou a rede Nvidia Spectrum‑X e ferramentas específicas para tarefas biomédicas, segundo fornecedores. Com isso, a plataforma dá suporte desde o treinamento de modelos biomédicos em larga escala até testes massivos de hipóteses — reduzindo a dependência só de experimentos físicos e de tentativas e erros manuais.
Na prática, a infraestrutura também apoiou ensaios clínicos, redação médica, fluxos de trabalho laboratoriais e pesquisas por imagem. Ela permitiu treinar modelos mais rápido e testar milhares de hipóteses simultaneamente, incorporando aprendizados de milhões de experimentos e de dados públicos para gerar e avaliar anticorpos, nanocorpos e outras moléculas.
Principais aplicações
- Lilly TuneLab: modelos selecionados seriam disponibilizados para empresas de biotecnologia, permitindo colaboração externa e refinamento conjunto dos modelos;
- Descoberta de moléculas: uso de plataformas como Nvidia BioNeMo para gerar e testar candidatos a fármacos com base em grandes conjuntos de dados;
- Design de terapias genéticas: aceleração da criação de soluções para doenças degenerativas;
- Pesquisa por imagem: aplicar aprendizado profundo em bases extensas para transformar investigações que antes levavam meses em processos de dias.
“Se você se concentrar apenas na ciência, terá apenas um experimento, um artigo ou um tratamento — mas se unir ciência e tecnologia, como a computação acelerada que estamos obtendo por meio desta fábrica de IA, poderá atingir uma escala massiva para levar o tratamento a milhões de pessoas”, disse Diogo Rau, vice‑presidente executivo e diretor de informação e digital da Eli Lilly.
“Os modelos básicos estão abrindo novas possibilidades para químicos, ajudando a descobrir arranjos de átomos que antes ficavam fora do alcance dos métodos tradicionais”, disse Thomas Fuchs, diretor de IA da empresa.
Na linha de produção, a tecnologia gerou gêmeos digitais das fábricas para simular e otimizar cadeias de suprimentos antes de mudanças físicas. Também viabilizou inspeção por robôs, movimentação automatizada de materiais e o uso de agentes de IA como planejadores e executores em ambientes digitais e físicos, desde a geração de moléculas in silico até o apoio a testes in vitro.
“Agentes de IA podem trabalhar 24 horas por dia, sete dias por semana, e explorar ideias que os humanos talvez não tenham tempo ou capacidade de experimentar”, afirmou Diogo Rau.
O avanço tem impacto também em centros de pesquisa e saúde no Brasil: instituições do país, incluindo unidades em Salvador, na Bahia, passaram a acompanhar essas aplicações pela capacidade de acelerar estudos em genômica, medicina personalizada e otimizar processos farmacêuticos.
Segundo a empresa, a fábrica de IA será usada de forma contínua para treinar modelos e compartilhar resultados por meio do Lilly TuneLab, com o objetivo de ampliar a colaboração e acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos.
