天壤成立于 2016 年，是一家專注于通用智能研究的創新企業。致力于打造復雜系統下的通用人工智能平臺。天壤 XLab 以創新的 AI 計算方式破解生命科學難題，希望為人類生命健康和疾病療法帶來革命性改變。目前圍繞蛋白質結構、功能、相互作用、突變及設計等核心問題開發適用于生物計算的算法和平臺。

天壤以 AI 為驅動，推出的全新的蛋白質設計平臺 —— TRDesign。平臺采用全新的蛋白設計理念，突破之前蛋白質設計方法計算復雜粗糙且需要主側鏈反復迭代更新的難題，根據目標功能快速生成氨基酸序列。AI 通過大量學習蛋白質序列與結構的關系，能夠準確探索出蛋白質可折疊空間所有潛在的可能性。將在蛋白質折疊中學到的序列-結構-功能關聯反向映射，端到端地從頭進行蛋白質設計、檢測并進行穩定性、親和力優化，以從頭設計的路線快速生成多肽、抗體、蛋白質。

目前天壤正全力推動特性更優異的人工蛋白質設計工藝和藥物開發流程。同時，基于強化學習和自學習領域的見解，正結合實驗自動化，設計一個全智能化的濕實驗平臺 TRLab ——以 AI 為內核、依靠實驗數據的反饋來建立自我強化學習的實驗體系，真正超越傳統化學和生物學方法，以規模化的方式加快探索更具有價值的蛋白質和落地轉化，應用于生物醫學和化學、工業、農業、食品、材料學、環境保護等眾多領域。

蛋白質由 20 多種氨基酸以不同長度排列組合組成，在幾微秒至幾毫秒內迅速地折疊成一個特殊的三維結構，決定蛋白質之間迥異的功能。自然界中已知的蛋白質序列數據達數十億，要研究億級蛋白質序列和百萬級蛋白質結構與對應功能，才能獲取蛋白質折疊中序列-結構-功能的高維數據關聯關系，這需要對大量蛋白質序列數據進行計算。

對于底層分子層面的微觀計算模擬，要實現高效預測和目標功能的氨基酸序列的快速生成，需要探索蛋白質可折疊空間的所有潛在可能性。對于提取開發共進化信息、深入模擬蛋白質之間的相互作用、構建大規模相互作用圖網絡、靶點發現、突變蛋白質結構模擬、抗體模擬等研究工作，需要更好的模擬計算策略及更高性能的計算基礎設置來支撐，極具挑戰。

天壤通過借助NVIDIA A100 Tensor Core GPU、NVIDIA RTX 3090 GPU加速平臺，利用深度學習、強化學習、高性能計算三大工具，解決了超大復雜生物模型計算中的高緯數據的分析問題，使模型兼具微觀尺度的精度和宏觀尺度的效率。利用 AI 研究了億級的蛋白質序列和百萬級的蛋白質結構與對應功能，建立了序列-結構-功能間的深層關聯，并成功將一維序列映射到三維結構，進而將這種高維關聯進行普適性應用，快速生成具有特定功能的蛋白質。

使用 NVIDIA 解決方案后，極大地提升了天壤在生物計算當中運用深度學習、強化學習等多種機器學習算法根據目標功能蛋白研究進行模型設計、訓練等過程的迭代和優化效率，降低基于 AI 的蛋白質研究、檢驗的計算閉環成本。

近年來 AI 計算對長期存在的基礎科學問題的解決上做出了很大貢獻，特別是生物計算在復雜系統高緯關聯信息挖掘與生命系統設計方面呈現的巨大優勢。傳統的蛋白質結構解析及蛋白質設計等復雜工程都需要生物科學家、研究員在實驗室進行，有儀器造價高、耗時長、實驗流程復雜等困難。而運用 AI 技術的生物計算，通過對海量生物數據信息的分析，模型設計和優化，使高通量、準確的蛋白質結構信息的獲取成為現實，大幅加速蛋白質工程設計。

“天壤是NVIDIA 初創加速計劃（NVIDIA Inception）成員企業。在 AI 技術賦能生物科技領域， NVIDIA GPU 對整個流程的加速提供了強大的基礎架構。在訓練環節，天壤能夠通過模型設計、數據蒸餾、數據增強等手段來調整和優化模型，突破已解析蛋白質結構有限的數據掣肘。在基于人體細胞內微環境分子層面的多組學分析和蛋白設計環節，得益于 NVIDIA GPU 先進計算框架的支撐和穩定安全的算力服務保障。” 天壤 XLab 實驗室負責人苗洪江博士表示。

“生命科學爆發的時代才剛剛到來，目前 NVIDIA 也在加速構建基因組學、藥物研發等項目，提高數據分析和處理效率，提供計算能力強勁的 AI 平臺和行業解決方案。我們希望通過 NVIDIA Inception 計劃，推動以 AI 蛋白質設計能力為核心、干濕實驗閉環能力支撐的規范化流程，加快探索具有高價值的蛋白質。”

原文標題：NVIDIA A100 加速 AI 全流程，助力天壤打造 AI 主導的蛋白質設計平臺 TRDESIGN

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審核編輯：湯梓紅