新药的不断涌现在一定程度上提高了人类的生活质量和平均寿命。在药物设计领域，由于药物分子和结构的组合有上万种，候选药物的化学空间变得非常大。如何加速药物设计？神石科技成立于2018年，致力于利用人工智能和分子模拟算法，结合先进的计算方法，解决这一重要的科学问题。挑战分子仿真算法深石科技是“AIforScience”科研范式的践行者，为最基础的生物医学、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计与仿真平台人类文明。这家高新技术企业具有强大的科研和产业落地能力。例如在医学领域，神石科技通过HermiteUni-FEP、Uni-Fold、RiD等模块，结合自由能微扰理论、分子动力学、增强采样算法和高性能计算，准确预测蛋白质结构和构象变化，并以化学精度高效评价蛋白质与配体的结合自由能，为药物研发者提供高效准确的理论指导，提高药物设计和优化的效率。由于分子模拟算法对算力等资源的线性依赖，深石科技在底层资源调度和算法优化方面遇到了以下挑战：计算任务数量大且波动大，底层平台需要提供灵活的高效的弹性调度能力；模型、大内存训练；海量非结构化文件数据读取；神石科技选择与火山引擎合作，以获得高效、可靠、灵活的高性能计算服务。业界首创3D分子预训练模型火山引擎，为深石科技提供基于GPU加速的科学计算解决方案，可根据业务流量自动扩容，并自动采集各节点的健康状态，制定相应的自愈策略实现智能化运营。方面。例如，当某个节点不可用时，该解决方案可以更换和重新调度节点上的容器，以确保业务的平稳健康运行。科学计算解决方案依托火山引擎云化产品，提供可弹性伸缩的加速计算服务器GPU，挂载高性能文件服务集群，以及超高并发和吞吐量的并行文件存储。专为性能计算场景设计的机器学习平台，让深石科技能够专注于核心业务发展。深石科技负责人表示：“使用科学计算解决方案后，我们可以专注于应用本身的构建，无需直接购买和管理底层服务器等基础设施，有效降低了IT维护成本。”火山引擎科学计算解决方案有力保障了神石科技的研发进度。近日，深圳趋势科技发布了首个3D分子预训练模型Uni-Mol（https://github.com/dptech-corp/Uni-Mol）。Uni-Mol框架示意图Uni-Mol直接以三维分子结构作为模型输入，而不是使用一维序列或二维图结构。Representationlearningfromthree-dimensionalinformation使得Uni-Mol在几乎所有与药物分子和蛋白质口袋相关的下游任务上都超越了SOTA（stateoftheart），也使得Uni-Mol能够直接完成分子构象生成、蛋白质-配体结合构象预测和其他与3D构象生成相关的任务，并超越现有解决方案。未来，神石科技将推出一系列基于火山引擎平台的蛋白质自由能和绝对自由能计算功能，为行业带来创新、先进的生产力工具，加速药物设计的发展。
