es.wedoany.com Noticia: El 29 de junio, Google, filial de Alphabet, ofrecerá los Modelos Cuantitativos Grandes (Large Quantitative Models, LQMs) de SandboxAQ a través de Google Cloud Marketplace, abriendo capacidades profesionales de IA científica a empresas e instituciones de investigación. Esta colaboración integrará los modelos de SandboxAQ, utilizados para descubrimiento de materiales e investigación de fármacos, en el mercado de Google Cloud, permitiendo a los investigadores acceder a estos modelos en un entorno en la nube para tareas como cribado de catalizadores, análisis de unión molecular, evaluación de materiales candidatos y cálculos científicos. SandboxAQ indicó que el primer modelo disponible será AQCat, orientado al descubrimiento de materiales y catalizadores, y el modelo de investigación farmacéutica AQPotency también estará disponible en Google Cloud Marketplace.
Estos modelos abordan problemas de cálculo cuantitativo en la investigación científica, centrándose en datos experimentales, leyes físicas, estructuras químicas y propiedades de materiales. Tras la introducción de los modelos de SandboxAQ en Google Cloud, los equipos de investigación podrán acceder a herramientas de IA más cercanas a entornos de laboratorio profesional a través de la plataforma de servicios en la nube.
Los Modelos Cuantitativos Grandes de SandboxAQ difieren en su aplicación de los modelos de lenguaje grandes de uso general. Mientras que los modelos generales son más adecuados para comprensión de texto, generación de documentos, asistencia en código y preguntas y respuestas de conocimiento, los cálculos en investigación científica, como el cribado de fármacos, el descubrimiento de materiales y la fabricación de semiconductores, requieren que los modelos comprendan problemas cuantitativos como estructuras moleculares, cambios de energía, reacciones catalíticas, adsorción en superficies de materiales y capacidad de unión de compuestos candidatos. AQCat está diseñado para el descubrimiento de materiales y catalizadores, calculando la fuerza de unión entre moléculas y superficies de catalizadores para ayudar a los investigadores a seleccionar materiales candidatos más prometedores antes de realizar simulaciones completas y validación experimental. AQPotency, orientado a la investigación farmacéutica, se utiliza para evaluar de alto rendimiento el potencial de unión de moléculas candidatas a dianas biológicas, ayudando a empresas farmacéuticas e instituciones de investigación a acortar los tiempos de cribado inicial.
El papel de Google Cloud es proporcionar potencia de cálculo, un mercado en la nube y canales de entrega empresarial. Si los modelos de IA científica se limitan a unos pocos laboratorios internos, su umbral de uso sería alto; al entrar en el mercado en la nube, los equipos de I+D empresarial pueden acceder a los modelos mediante adquisición, implementación y uso unificados.
Esta colaboración también refleja cómo la competencia en servicios en la nube se está extendiendo a escenarios de investigación científica especializada. La investigación farmacéutica, la ciencia de materiales, la catálisis química, los materiales energéticos y la fabricación de semiconductores son áreas de I+D de alto valor, donde los ciclos experimentales tradicionales son largos y los costos de prueba y error son altos, generando una fuerte demanda de simulación computacional y cribado de modelos. Al ofrecer los modelos de SandboxAQ a través de Marketplace, Google Cloud puede combinar potencia de cálculo en la nube, capacidades de IA como Gemini y modelos científicos especializados, permitiendo a los investigadores realizar comprensión de literatura, diseño experimental, cribado de candidatos, análisis computacional y revisión de resultados en una misma plataforma. SandboxAQ ya había establecido una colaboración con Google Cloud, utilizando la infraestructura de Google Cloud para desarrollar sus Modelos Cuantitativos Grandes y expandiendo los canales de implementación para clientes empresariales a través de Google Cloud Marketplace.
En el ámbito de la fabricación de semiconductores, el valor de los modelos de IA especializados se concentra en las fases de I+D relacionadas con materiales, procesos y dispositivos. La fabricación de chips implica materiales de película delgada, fotorresistentes, gases de grabado, materiales de encapsulado, reacciones catalíticas, tratamiento de superficies y verificación de fiabilidad, muchos de los cuales requieren cálculos de propiedades de materiales y análisis de datos experimentales. Al integrar modelos de IA científica en plataformas en la nube, las empresas de semiconductores e instituciones de investigación pueden evaluar más rápidamente materiales candidatos, optimizar secuencias experimentales, reducir pruebas de bajo valor y concentrar recursos de I+D en las opciones más prometedoras. Al aprovechar estos modelos especializados para mejorar sus servicios de nube científica, Google Cloud también puede cubrir mejor a clientes en las industrias farmacéutica, química, energética y de chips.
El significado comercial de esta colaboración radica en que los servicios de IA en la nube ya no se centran únicamente en chatbots, asistentes de oficina y herramientas de código. Los escenarios de IA donde las empresas están dispuestas a invertir altos costos suelen concentrarse en la eficiencia de I+D, el cribado de candidatos farmacéuticos, el descubrimiento de nuevos materiales y la optimización de procesos de fabricación complejos. Tras integrar los modelos de SandboxAQ, Google Cloud puede ofrecer capacidades de IA más orientadas a la industria a instituciones de investigación, empresas farmacéuticas, empresas de materiales y clientes de semiconductores. El siguiente paso clave es si estos modelos pueden generar resultados verificables en procesos reales de I+D, incluyendo una mayor tasa de aciertos en el cribado, una reducción en el número de experimentos, una mayor precisión en la priorización de materiales candidatos y una integración estable con los datos experimentales y las plataformas de cálculo existentes de las empresas.
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