NVIDIA推出BioNeMo工具包，擴展生命科學領域的AI基礎設施，實現自動化科學發現

科技公司 NVIDIA 推出了 BioNeMo Agent Toolkit，這是一個開放的工具包，旨在為 AI 代理提供訪問生物學研究專用工具的途徑，包括蛋白質結構預測、分子對接、生成化學、基因組分析和其他計算生物學應用。

據英偉達稱，該工具包旨在將其加速的數位生物學平台轉化為一套可供人工智慧系統使用的智慧體功能，使人工智慧系統能夠選擇、運行和解讀高級科學模型。該平台整合了英偉達 BioNeMo 服務、優化模型和支援技術，以協助實現複雜研究工作流程的自動化。

該工具包透過 NVIDIA NIM 和 BioNeMo 開放模型提供一系列生物分子功能，包括蛋白質結構預測、分子生成、序列設計、生物學搜尋和基因組分析。這些服務由 NVIDIA 技術支持，例如用於基於結構的模型的 cuEquivariance 和用於基因組工作負載的 Parabricks，從而實現超越標準硬體加速的最佳化性能。

該平台的一項關鍵特性是引入了 BioNeMo Skills，它將科學模型打包成可供 AI 代理使用的、帶有文件說明的可調用工具。每個技能都包含有關模型用途、所需輸入、可用參數、預期輸出和潛在限制的資訊。對於尚未透過 NVIDIA NIM 提供的模型，模型上下文協定 (MCP) 伺服器整合提供了類似的代理就緒介面。

人工智慧驅動的研究工作流程和部署選項

BioNeMo Agent Toolkit旨在支援人工智慧驅動的研究工作流程，其中智能體可以選擇合適的模型、準備輸入資料、分析結果並優化實驗。支援的工作流程範例包括產生序列比對、預測蛋白質結構、設計分子以及評估蛋白質和化合物之間的相互作用。

該平台允許研究人員和開發人員選擇使用 NVIDIA NIM 託管服務或本地部署方案。託管服務無需團隊管理基礎架構即可提供更快的存取速度，而本機部署則可更好地控制延遲、安全性和重複運算任務。

NVIDIA 表示，BioNeMo Skills 旨在透過消除與管理依賴項和從原始碼運行模型相關的技術障礙，簡化生物 AI 模型的部署和使用。該方法使 AI 代理能夠完成迭代研究週期，包括生成候選模型、審查輸出、調整參數和重複實驗。

英偉達表示，內部評估顯示，使用 BioNeMo Skills 的 AI 代理在任務完成方面比未使用該工具的代理表現更佳。該公司還報告稱，工具使用效率也得到提升，代理商能夠更成功地完成更多工作流程步驟，同時消耗更少的資源。

該工具包支援各種科學輸出，包括分子結構檔案、序列格式和化學表示，使用戶能夠處理和解釋不同研究應用中的結果。

NVIDIA 將 BioNeMo Agent Toolkit 定位為開發能夠與高階生物模型互動的 AI 驅動科學助理的基礎平台。該平台結合了加速運算基礎設施、專用 AI 模型和基於代理的工具，旨在支援更有效率、更具可擴展性的生物分子研究方法。