हुआवेई के फार्मास्युटिकल डिवीजन के एक प्रतिनिधि ने कहा कि कंपनी दवाएं विकसित करने या अपनी खुद की उत्पादन श्रृंखला बनाने का इरादा नहीं रखती है। 24 अक्टूबर को नानजिंग में XI चाइनीज कॉन्फ्रेंस ऑन इनोवेशन एंड इन्वेस्टमेंट इन फार्मास्यूटिकल्स में प्रेस के सामने बोलते हुए, उन्होंने स्पष्ट किया कि इसके बजाय, हुआवेई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके दवा खोज के लिए तकनीकी आधार बनना चाहती है।
कंपनी दवा निर्माताओं, अनुसंधान संस्थानों और एआई-आधारित दवा खोज फर्मों को कंप्यूटिंग शक्ति, डेटा स्टोरेज, नेटवर्किंग समाधान, टूलकिट और डेटा प्रबंधन तंत्र प्रदान करने के लिए तैयार है।
यह डिवीजन हुआवेई के 'लेगियन्स' में से एक है - वे टीमें जिन्हें कंपनी ने विशिष्ट उद्योगों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए बनाया है। यह दिसंबर 2025 के अंत में फार्मास्युटिकल उद्योग के मंचों पर दिखाई देना शुरू हुआ था।
दवा खोज में एआई के विकास का मूल्यांकन
प्रमुख ने एआई-आधारित दवा खोज प्रक्रिया का वर्णन तेजी से विकसित हो रहा, लेकिन अभी भी उच्च अपेक्षाएं रखने वाला बताया। प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी और आणविक मॉडलिंग जैसी कुछ प्रौद्योगिकियां पहले से ही व्यवहार में उपयोग की जा रही हैं, हालांकि दवा विकास की पूरी श्रृंखला अभी तक स्थापित नहीं हुई है। उन्होंने उल्लेख किया कि अगला महत्वपूर्ण प्रश्न मॉडल के आकार में नहीं है, बल्कि वास्तविक अनुसंधान कार्यप्रवाहों में एकीकृत होने और प्रयोगशाला डेटा और शोधकर्ताओं के समाधानों के साथ एक बंद लूप बनाने की उनकी क्षमता में है।
एआई द्वारा दक्षता बढ़ाने और कंपनियों को लगातार उत्पाद जारी करने में मदद करने की क्षमता केवल वास्तविक उत्पादन लाइनों और प्राप्त परिणामों के माध्यम से ही स्पष्ट होगी।
साझेदारी परियोजनाओं के हिस्से के रूप में, लगभग सौ एक्सेलेरेटर कार्ड से बने क्लस्टर को पहले ही लागू करना शुरू कर दिया गया है, जो दवा खोज मॉडल को प्रशिक्षित करने, तैनात करने और अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हुआवेई ने दो चिकित्सा कंपनियों के साथ मिलकर ऐसे क्लस्टर बनाए हैं और शंघाई इंस्टीट्यूट ऑफ मैटरनल मेडिसिन और चांगपिंग लैब सहित वैज्ञानिक संस्थानों को समर्थन दे रही है।
हुआवेई के प्रस्ताव के लाभ
उन्होंने तीन लाभ सूचीबद्ध किए जो हुआवेई प्रदान करती है। पहला, उन्नत कंप्यूटिंग और डेटा स्टोरेज क्षमताओं तक पहुंच, जिनकी कई कंपनियों में कमी है। दूसरा, इन गणनाओं के क्लस्टरिंग की क्षमता। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए न्यूनतम 64 कार्ड की आवश्यकता होती है, और अक्सर सैकड़ों या हजारों की आवश्यकता होती है, जिन्हें अलग-अलग उपयोग करने के बजाय एक क्लस्टर में संयोजित किया जाना चाहिए। इस बीच, उन्होंने हुआवेई के विकास - 1024 कार्ड का SuperPoD डिज़ाइन - का उल्लेख किया, जिसे उन्होंने दुनिया में अपने जैसे सबसे बड़े के रूप में वर्णित किया।
तीसरा, पारिस्थितिकी तंत्र है: हुआवेई संयुक्त समाधान बनाने के लिए DP Technology, StoneWise और MoleculeMind के साथ सहयोग करती है। इस बीच, हुआवेई कंप्यूटिंग, स्टोरेज और नेटवर्क के समन्वय और अनुकूलन के लिए जिम्मेदार है, जबकि भागीदार स्वयं मॉडल विकसित करते हैं।
यह स्थिति अन्य उद्योगों में हुआवेई के दृष्टिकोण को दर्शाती है, जहां कंपनी बुनियादी ढांचा प्रदान करती है और अनुप्रयोग भागीदारों को छोड़ देती है। दवा खोज के क्षेत्र में, इसका मतलब है कि जैसे-जैसे अधिक कंपनियां छोटे प्रयोगों से औद्योगिक पैमाने के मॉडल की ओर बढ़ रही हैं, वैसे-वैसे बड़े प्रशिक्षण क्लस्टरों की मांग पर दांव लगाना।
