【推奨ハードウェア構成例】 MSI XpertStation WS300（NVIDIA DGX Station Architecture） ■プロセッサー：NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip ■GPU：NVIDIA Blackwell Ultra GPU ■メモリ：最大748GB コヒーレントメモリ ■ネットワーク：400GbE対応 ■設置形態：タワー型ワークステーション 【対応を想定するソフトウェア環境】 ・NVIDIA BioNeMo関連コンポーネント ・NVIDIA NIMによるAI推論環境 ・RDKitなどのケモインフォマティクスツール ・分子生成AI、機械学習・深層学習モデル ※利用するモデルやコンポーネントにより、必要なGPU性能、OS、コンテナ、ライセンス条件が異なります。導入構成は個別にご提案します。

【製薬・創薬研究】 新規リード化合物の探索、候補分子の最適化、標的タンパク質との相互作用評価などに活用。生成AIによる分子構造の提案と計算評価を組み合わせ、創薬研究を支援します。 【化学・機能性材料開発】 新規有機分子、添加剤、機能性材料などの候補探索や物性予測に活用。分子シミュレーションとAIを組み合わせ、材料設計の効率化を目指します。 【大学・研究機関】 分子基盤モデルの開発、化合物データの機械学習、QSAR解析、生成AIと量子化学計算の統合研究などに対応します。 【オンプレミスAI研究基盤】 機密性の高い研究データを社内環境で管理しながら、AIモデルの学習・推論、ファインチューニング、大量分子生成などを行う計算基盤として活用できます。