衛康現在有了一個愛好,那就是站在窗前拿著望遠鏡,觀看一下河那邊的新總部。


    他終於明白為什麽網上的工地直播會有那麽多人觀看了。


    最火的工地直播竟然會有數千萬監工,比工地上的磚頭都多。


    現在他也是一塊監工的小磚頭,沒事都要拿起望遠鏡看看工地的最新進度。


    尤其是看著大片裸露的泥土地被移植的綠植和草皮所覆蓋,甚至還圍出一個個小花壇。


    這一切都讓他心曠神怡,有種搬家倒計時的舒爽感。


    直到,他腦海中忽然響起了一道久違的熟悉聲音。


    原來竟然是係統的提醒。


    “叮!宿主積分早已超過百萬,請盡快查收。”


    他有些不好意思地撓撓頭,係統的存在感實在太低了,這都怪自己。


    每次一忙起來,就把係統給忘到九霄雲外了。


    最後搞得係統都忍不住出聲提醒了,可見積分累積一定已經相當可觀了。


    急不可待地打開係統麵板,查看起麵板數據。。


    等級:lv999+


    宿主:衛康


    積分:1088888


    真是不看不知道,一看嚇一跳,原來攢下的積分早已經超過了一百萬。


    這意味著有一百多萬患者服用了他的藥,才能貢獻這麽多積分。


    想想也是,抗癌藥上市都一年多了,再加上其他那些暢銷藥,有這個數目也不足為奇。


    他打開積分後麵的注釋看了下,原來並不是所有的產品都會被計入積分。


    有一些產品,比如保濕因子,美白藥方等,成分都是被稀釋過的,裏麵藥物分子含量並不高,所以沒有計入積分中計算。


    隻有服用藥物的病人才會算一個積分,因為藥效沒有打折扣,是完完整整的原版藥物分子。


    係統可能是使用這種辦法控製積分的過分膨脹,否則如果隻用一個藥方稀釋無數遍,就能賺取大量積分了。


    而他的等級,似乎在超過999級之後,也抵達了一個天花板,隻會顯示999,而不會繼續增長了。


    衛康興奮地搓搓手,他想起了上次自己抽獎獲得的智能實驗室係統。


    獎品:智能實驗室係統(lims)


    顏色:金色


    類別:輔助工具


    等級:初級


    發展:人工智能方向,可使用積分升級為ai製藥係統


    功能:……


    目前這套係統在三清集團運轉良好,不但替公司管理著眾多實驗室,還兼起了公司智能辦公係統的職責。


    當時他對“可使用積分升級為ai製藥係統”這句話非常感興趣,還特意花了100積分查看ai製藥係統的介紹,也得知了升級所需的積分,不多不少,正是100萬。


    原來查詢過後,係統就記錄在案,等積分滿足所需以後,就會提醒他升級。


    衛康第一次覺得,這個係統還是挺智能的。


    “係統,升級智能實驗室係統。”


    “叮!正在升級中。”


    過了十秒。


    “叮!智能實驗室係統已升級成功。”


    隨後,一個金色方塊出現在他麵前的桌上。


    方方正正,巴掌大小,通體流光溢彩,散發著柔和的金色光芒。


    這,怎麽這麽眼熟呢?


    衛康揉了揉眼睛,感覺自己好像看到了一個移動硬盤。


    不過比上次的金色u盤要大許多,說明確實數據含量多了很多。


    他把金色方塊放進信封中,然後夾在一個文件夾裏,朝著ai製藥實驗室走去。


    公司為了人工智能,在硬件方麵還是投入比較大的。


    整整一層樓的房間都塞滿了自建的gpu計算機,足足有幾萬塊卡,還包括海量存儲設備。


    雖然投入很大,但從長遠來看,自建超算比租賃雲平台更有發展潛力,也是ai係統成長的必經之路。


    人工智能的核心業務壁壘和競爭力就是算法中的業務邏輯,還有就是數據。


    就算一開始租賃雲平台,等到後期核心業務已經穩健,數據和算法需要信息安全保護的時候,還是需要從公有雲平台遷移至自建超算。


    租賃雲平台隻適合對成本敏感的小公司,如果資金和時間都充裕,還是直接自建超算更合適。


    尤其是當計算力和算法均是自己研發的,就會產生1+1大於2的“化學反應”。


    因為原創算法和算力兩者采用統一的接口時,更易於互相匹配和協調。且數據的收集,標注,模型建立,模型訓練到輸出sdk的每一個環節,都可以做到標準化和自動化,整個鏈條就會跑得更快,算法迭代速度更快。而公有雲的超算很難滿足每個企業算法的匹配。


    而且國內數據安全保護也非常薄弱,如果通過公有雲平台做模型訓練,理論上雲平台都可以看到使用方數據,一旦數據被泄露,對公司將是重大打擊。


    反正衛康是信不過企鵝雲,阿狸雲這些平台的安全性。


    前段時間央視315爆出ai客服一年打40多億個騷擾電話,以及犯罪分子通過免費公共wifi竊取用戶消費信息的現象還曆曆在目呢。


    不過,構建超算不單是將幾千或者幾萬個gpu堆疊起來,還需要一套強大的“管理係統”――就像微軟windows操作係統。


    而這個係統,正是係統給予的ai製藥係統。


    也是之前的智能實驗室係統。


    所以,其實衛康是因為有了自己的操作係統,才能夠這麽自建超算平台的。


    如果沒有係統,他要麽自己請一個團隊,耗費多年打造新係統,要麽就隻能租賃雲平台了。


    衛康來到實驗室,走進空無一人的數據間,裏麵是一個個放滿了計算機的架子。


    他徑直走到控製服務器處,打開信封,將金色方塊放在了上麵。


    一陣金光閃過,方塊消失無蹤。


    顯示屏上出現了一行字。


    “係統自動升級中,預計耗時12小時,將於次日晚間03:00升級完畢。”


    衛康滿意地點點頭,這個速度還可以,等明天上班就差不多能見識到全新的ai係統了。


    升級要花這麽久,估計是因為現實中的硬件限製問題,如果硬件性能再好一些,升級速度肯定能更快。


    到時候,三清新藥研發的速度將迅速提升,而搜集數據,分析數據,構建算法和模型的功能也將大大增強,前期的化合物性質預測,基因點位預測等功能,完全可以通過充足且豐富的定量幹實驗(ai模型)進行完善,再在傳統生物實驗中進行測試,兩者結合,共同迭代加速。


    不僅僅在藥物研發領域,如今的醫療領域,模擬血流,模擬心髒,模擬人體任何一個部分,都離不開超級計算機。


    鷹國科學家曾利用世界前十的超級計算機,選取一名真人掃描其血管係統,通過3d建模技術建立動脈係統模型,成功地再現了整個人體的動脈係統。任何直徑或寬度在1毫米以上的動脈血管都會出現在模型中,而且模型的分辨率達到了9微米。


    擁有這樣的模型,完全可以進行一係列的人體仿真模擬。


    可以分析任何人體部位的藥物靶點,分析蛋白質的折疊結構,改進與靶點蛋白的結合方式,並模擬藥物在人體內的新陳代謝,跟蹤藥物的代謝路徑,並得出劑量和藥效數據。


    再比如,對一個可能發生腦梗塞病人,醫院難以判斷是否要進行支架手術,一般都會通過從大腿動脈處放進測壓導絲進行測量,但這種方式既危險又痛苦。


    而在超級計算機的幫助下,經過模擬計算,隻要血流儲備分數如果小於0.8,就可以進行手術。


    也就是說,隻要運算核夠多,速度夠快,醫療工作者的診斷和治療水平將大大提升,而科學的治療手段更容易讓患者接受。

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