Thermo Fisher, NVIDIA: ИИ-лаборатории ускорят открытия в науке
Помогаю бизнесу достигать большего в условиях высокой конкуренции. Трансформирую корпоративные цели в прибыль через кросс-функциональную работу, инновационные программы продаж и управление динамичными командами. Отличное знание ИТ-индустрии и бизнес-решений. 15 лет успешного опыта продаж в IT.
Thermo Fisher & NVIDIA partner to create self-driving labs using AI. Boosts drug discovery, reduces errors, and speeds up research.
Thermo Fisher, NVIDIA: ИИ-лаборатории ускорят открытия в науке
Thermo Fisher и NVIDIA объединяются для создания лабораторий на ИИ
Thermo Fisher и NVIDIA объявляют о партнёрстве для запуска лабораторий с ИИ-автопилотом
Объявленное на J.P. Morgan Healthcare Conference партнёрство Thermo Fisher, NVIDIA: автономная ИИ-лаборатория ускорит открытия в науке. Сотрудничество интегрирует ИИ-стек NVIDIA, от DGX Spark до BioNeMo, в приборы Thermo Fisher для создания сети самоуправляемых лабораторий. ИИ-агенты будут работать 24/7, автономно проектируя и выполняя эксперименты, что кардинально ускорит разработку лекарств.
Что это за партнёрство Thermo Fisher и NVIDIA 2026 года и как оно повлияет на лаборатории по разработке лекарств?
Это партнёрство, запланированное на 2026 год, призвано революционизировать разработку лекарств. Путём интеграции сквозной ИИ-платформы NVIDIA в лабораторное оборудование Thermo Fisher создаются автономные «замкнутые» экосистемы. В них ИИ-агенты будут управлять всем циклом эксперимента - от проектирования до оптимизации - обеспечивая рост производительности и минимизацию ошибок.
«Мы вступаем в эпоху науки по принципу "лаборатория в цикле", где триединство ИИ, агентов и приборов позволит масштабировать научные открытия в промышленных темпах».
Кимберли Пауэлл, вице-президент по здравоохранению, NVIDIA
Что на самом деле означает «замкнутый цикл» в 2026 году
«Замкнутый цикл» - это полностью автоматизированная лабораторная среда, где ИИ-агенты самостоятельно управляют экспериментами. Они не просто перемещают образцы, а анализируют данные в реальном времени, корректируют параметры оборудования и принимают решения для оптимизации процесса без участия человека, что ускоряет исследования и повышает их точность.
В отличие от классической автоматизации, перемещающей жидкости, автоматизация «замкнутого цикла» оперирует знаниями. Например, в проточном цитометре Attune CytPix сенсоры передают данные на встроенный суперкомпьютер DGX Spark. Там ИИ-агент NeMo vision анализирует клетки в реальном времени. При обнаружении аномалии, такой как засор или сдвиг в реагентах, система автоматически останавливается, калибруется и перезапускается без вмешательства человека. Первые пользователи сообщают о сокращении отклонений на 91% и трёхкратном увеличении суточной пропускной способности.
| Устранённое узкое место | Ручной устаревший этап | Этап под управлением ИИ | Изменение к 2026 году |
|---|---|---|---|
| Подготовка образца | Техник разбавляет вручную | Робот под управлением ИИ с гравиметрической проверкой | 6→0 касаний оператора |
| Контроль качества прибора | Проверка после завершения прогона | Оценка аномалий в реальном времени | Обратная связь за 24 ч→30 с |
| Интерпретация данных | Учёный экспортирует FCS-файл | BioNeMo аннотирует популяции на месте | 2 дня→5 минут |
| Планирование следующего эксперимента | Руководитель читает статью, планирует вариант | Nemotron предлагает 50 условий за ночь | 1 неделя→1 ночь |
Фармацевтические НИОКР чувствуют изменения первыми
Фармацевтические R&D-подразделения станут первыми, кто ощутит преимущества новой технологии. В кампаниях по оптимизации соединений-лидеров стоимостью свыше $5 млн ИИ-агенты смогут прогнозировать ключевые параметры: сродство молекул, растворимость и побочные эффекты. Это позволит отбирать только самых перспективных кандидатов. Пилотные проекты L'Oréal и STADA уже показали, что цитометрия с ИИ способна заменить до 40% исследований токсичности на животных без потери прогностической точности.
Аппаратная часть - это только половина истории
Успех партнёрства определяется не только аппаратным обеспечением. Открытые модели NVIDIA Clara и Cosmos позволяют создавать «цифровых двойников» - сверхреалистичные виртуальные копии лабораторных приборов. На симуляционной платформе NVIDIA Omniverse ИИ-роботы проходят миллионы циклов обучения сложным задачам (например, смене планшетов), не рискуя повредить физическое оборудование. Компания Multiply Labs уже применила этот подход, сократив затраты на производство клеточной терапии на 70% и увеличив пропускную способность в 100 раз. Теперь каждый новый прибор Thermo Fisher поставляется с цифровым двойником, что позволяет ИИ обучаться ремонту в виртуальной среде до вызова специалиста.
«Искусственный интеллект в сочетании с лабораторной автоматизацией преобразует то, как выполняют научную работу... и в конечном итоге ускорит открытия, которые могут иметь огромное значение для человечества».
Джанлука Петтити, исполнительный вице-президент, Thermo Fisher Scientific
Дорожная карта интеграции на 2026-2027 годы
- Q1 2026: Запуск Attune CytPix со встроенным DGX Spark для партнёров в рамках раннего доступа (Early Access).
- Q2 2026: Открытие API BioNeMo для сторонних разработчиков LIMS с первыми интеграциями от TetraScience и Scitara.
- Q3 2026: Интеграция ИИ в масс-спектрометры Orbitrap для дедупликации данных в реальном времени при скрининге натуральных продуктов.
- Q1 2027: Коммерческий запуск полного стека «от облака до периферии» и старт лицензирования ИИ-агентов по модели pay-per-use.
Проблемы, которые всё ещё остаются
Ключевой проблемой для внедрения остаётся унификация данных. Один запуск прибора генерирует свыше 50 ГБ информации, и без структурированных метаданных ИИ не может установить причинно-следственные связи. Для решения этой задачи Thermo Fisher требует от каждой лаборатории прохождения аудита метаданных из 21 пункта перед активацией ИИ. В поддержку этого каждый прибор поставляется с «комплектом для озера данных» (S3-совместимое хранилище, конвейеры Kafka). Несмотря на то что аудит может занять до шести недель, он сокращает ошибки анализа до уровня ниже 0,3%.
Экономическое обоснование внедрения выглядит убедительно. По данным одной из топ-20 фармкомпаний, снижение отсева препаратов на поздних стадиях всего на 1% экономит $100 млн чистой приведённой стоимости. Пилотный проект с системой Thermo Fisher-NVIDIA показал прогнозируемое сокращение отсева на 4% за счёт ранней оценки безопасности с помощью ИИ. Это обеспечивает средний срок окупаемости инвестиций в 7,3 месяца.
Что будет дальше
В планах - создание рабочих станций «учёный в цикле», где исследователи с помощью VR и тактильных перчаток смогут в реальном времени взаимодействовать с экспериментами, управляемыми ИИ. Параллельно NVIDIA развивает академическую программу, предоставляя университетам доступ к 650 открытым моделям и 250 наборам данных. Это позволит готовить новое поколение учёных к работе с интеллектуальными самооптимизирующимися приборами, ускоряющими научные открытия.