第161章 積分兌換AI製藥系統

第161章 積分兌換AI製藥系統

衛康現在有了一個愛好,那就是站在窗前拿着望遠鏡,每天觀看河那邊的新總部進度。

他終於明白爲什麼網上的工地直播會有那麼多人觀看了。

最火的工地直播竟然會有數千萬網絡監工,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。

尤其是看着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。

原來竟然是系統的提醒。

“叮!宿主積分早已超過百萬,請儘快查收。”

他有些不好意思地撓撓頭,系統在他身上的存在感實在太低了,這都怪自己。

每次一忙起來,就把系統給忘到九霄雲外了。

最後搞得系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。

急不可待地打開系統面板,查看起面板數據。

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。

這意味着有一百多萬患者服用了他的藥,才能貢獻這麼多積分。

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

他打開積分後面的註釋看了下,原來並不是所有的產品都會被計入積分。

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有一些產品,比如保溼因子,美白藥方等,成分都是被稀釋過的,裡面藥物分子含量並不高,所以沒有計入積分中進行計算。

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

系統可能是使用這種辦法控制積分的過分膨脹,否則如果只用一個藥方稀釋無數遍使用,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,只會顯示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系統。

獎品:智能實驗室系統(LIMS)

顏色:金色

類別:輔助工具

等級:初級

發展:人工智能方向,可使用積分升級爲AI製藥系統

功能:……

目前這套系統在三清集團運轉良好,不但替公司管理着衆多實驗室,還兼起了公司智能辦公系統的職責。

當時他對“可使用積分升級爲AI製藥系統”這句話非常感興趣,還特意花了100積分查看AI製藥系統的介紹,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,系統就記錄在案,等積分滿足所需以後,就會提醒他升級。

衛康第一次覺得,這個系統還是挺智能的。

“系統,升級智能實驗室系統。”

“叮!正在升級中。”

過了十秒。

“叮!智能實驗室系統已升級成功。”

隨後,一個金色方塊出現在他面前的桌上。

方方正正,巴掌大小,通體流光溢彩,散發着柔和的金色光芒。

這外型,怎麼這麼眼熟呢?

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裡,朝着AI製藥實驗室走去。

公司爲了人工智能,在硬件方面還是投入比較大的。

整整一層樓,大部分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臺更有發展潛力,也是AI系統成長的必經之路。

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臺,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,還是需要從公有云平臺遷移至自建超算。

租賃雲平臺只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”。

因爲原創算法和算力兩者採用統一的接口時,更易於互相匹配和協調。且數據的收集,標註,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。而公有云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,如果通過公有云平臺做模型訓練,理論上雲平臺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,阿狸雲這些平臺的安全性。

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歷歷在目呢。

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“管理系統”――就像巨硬的Windows操作系統。

而這個操作系統,正是系統給予的AI製藥系統。

也是之前的智能實驗室系統。

所以,其實衛康是因爲有了自己的操作系統,才能夠自建超算平臺的。

如果沒有系統,他要麼自己請一個團隊,耗費多年打造新系統,要麼就只能租賃雲平臺了。

衛康來到實驗室,走進空無一人的數據間,裡面是一個個放滿了計算機的架子。

他徑直走到控制服務器處,打開信封,將金色方塊放在了上面。

一陣金光閃過,方塊消失無蹤。

顯示屏上出現了一行字。

“系統自動升級中,預計耗時12小時,將於晚間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系統了。

升級要花這麼久,估計是因爲現實中的硬件限制問題,如果硬件性能再好一些,升級速度肯定能更快。

等用上新系統,三清的新藥研發速度將獲得巨大提升,而蒐集數據,分析數據,構建算法和模型的能力也將大大增強。

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,模擬心臟,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系統,通過3D建模技術建立動脈系統模型,成功地再現了整個人體的動脈系統。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,完全可以進行一系列的人體仿真模擬。

可以分析任何人體部位的藥物靶點,分析蛋白質的摺疊結構,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,藥效和副作用等數據。

再比如,對一個可能發生腦梗塞的病人,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,只要血流儲備分數如果小於0.8,就可以進行手術。

也就是說,只要運算核夠多,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。

這對病人,醫生,以及藥物研發者三方來說,都是巨大利好。

感謝liusong83大佬的5000打賞,感謝書友20200826175459866的100打賞。

(本章完)

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