NVIDIA e la compagnia farmaceutica Eli Lilly hanno annunciato la creazione di un AI Co-Innovation Lab con l’obiettivo di riscrivere i paradigmi della ricerca biomedica attraverso il calcolo accelerato e l’apprendimento profondo. Con un investimento congiunto fino a 1 miliardo di dollari in cinque anni, il nuovo polo di innovazione punta a creare un ponte diretto tra scienza, dati e simulazione, trasformando il modo in cui vengono scoperti e sviluppati i farmaci.

All’interno del laboratorio nell’area della Baia di San Francisco, che sarà operativo entro la prima metà del 2026, lavoreranno fianco a fianco biologi molecolari, chimici computazionali e ingegneri del machine learning, combinando la profonda esperienza scientifica di Eli Lilly con la leadership di NVIDIA nell’IA accelerata e nelle architetture di calcolo ad alte prestazioni.

Per NVIDIA, come ha spiegato il CEO Jensen Huang, questa collaborazione rappresenta il culmine naturale della rivoluzione che l’intelligenza artificiale sta imprimendo a ogni settore. “Il suo impatto più profondo sarà nelle scienze della vita”, ha dichiarato Huang, sottolineando come la simulazione virtuale di spazi biologici e chimici prima ancora della sintesi fisica di una molecola possa ridefinire i tempi e i costi della ricerca farmaceutica.

David A. Ricks, presidente e CEO di Eli Lilly, ha descritto il progetto come un salto di scala nella fusione fra conoscenza scientifica e potenza computazionale. L’obiettivo è creare una fabbrica di intelligenza continua, nella quale i dati generati nei laboratori biologici (“wet labs”) alimentino costantemente modelli predittivi sviluppati nei laboratori computazionali (“dry labs”), instaurando così un ciclo virtuoso di sperimentazione e apprendimento.

Crediti: Shutterstock

Crediti: Shutterstock

Questa infrastruttura sarà costruita attorno a NVIDIA BioNeMo, piattaforma di riferimento per l’IA applicata alle scienze della vita che offre un ambiente in cui modelli di linguaggio molecolare e reti neurali specializzate possono analizzare sequenze proteiche, prevedere strutture e generare ipotesi di legame chimico in tempi ridotti rispetto alle metodologie tradizionali. Il sistema supporterà la creazione di modelli fondamentali e “frontier models” in biologia e chimica progettati per apprendere in modo continuo, integrando dati sperimentali e simulazioni sintetiche.

La collaborazione si innesta sulla AI factory annunciata da Eli Lilly nel 2025, costruita su architetture NVIDIA Blackwell e DGX SuperPOD e attualmente la più potente infrastruttura IA nel settore farmaceutico. Questo supercomputer sarà dedicato all’addestramento di modelli biomedici di base capaci di identificare, ottimizzare e validare nuove molecole con una rapidità inedita, applicando tecniche di simulazione quantistica e apprendimento multimodale. Il sistema sarà potenziato da NVIDIA Vera Rubin, evoluzione delle architetture GPU progettata per carichi di calcolo su scala exascale.

Lilly e NVIDIA intendono inoltre estendere l’applicazione dell’IA a tutta la filiera, dal trial clinico alla produzione, fino alle operazioni commerciali. Tecnologie come digital twin, agentic AI e robotica intelligente saranno integrate nei processi di produzione, controllo qualità e supply chain. Grazie alle librerie NVIDIA Omniverse e ai server RTX PRO, sarà anche possibile simulare digitalmente linee produttive complete, identificarne i colli di bottiglia e ottimizzare la logistica senza apportare modifiche fisiche immediate, riducendo tempo e rischio industriale.

Sul piano scientifico, il progetto prevede anche la costruzione di un sistema di apprendimento continuo, un ambiente nel quale ogni esperimento reale alimenta la crescita di modelli computazionali, e questi, a loro volta, generano nuove ipotesi da verificare in laboratorio. È il concetto del “scientist-in-the-loop”, per il quale l’essere umano rimane al centro, ma lavora in simbiosi con la macchina ampliando la propria capacità cognitiva e operativa. Si tratta di un cambio epistemologico, oltre che tecnologico, che punta a un ciclo di ricerca privo di interruzioni scandito da un flusso di dati perpetuo.