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2025
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Cambrium 利用 AWS 推进蛋白质设计,并将可持续材料的开发速度提高 5 倍

生物技术初创企业 Cambrium 正在利用 Amazon SageMaker、AWS Batch 等服务,通过人工智能驱动的蛋白质工程设计可持续的高性能材料。

100 毫秒

处理数以百万计的蛋白质查询

5 倍

更快的材料开发速度

20 倍

更具成本效益的材料开发

95%

排放量比传统材料少

概览

对于从制造业到消费品等各行各业的企业来说,可持续发展正变得越来越重要。当企业试图在保持或提升绩效的同时减少对环境的影响时,寻找可持续的替代材料成为一项重大挑战。

这正是 Cambrium 在 Amazon Web Services (AWS) 上将生物技术与人工智能 (AI) 相结合的原因。这家初创企业正在生产从护肤原料到工业材料的各种产品,证明了可持续发展与卓越性能可以并行不悖。

机会 | 转变材料制造

Cambrium 成立于 2020 年,致力于改造材料行业。Cambrium 首席技术官 Pierre Salvy 表示:“材料无处不在。但它们也占全球温室气体排放量的 23%。”

为了开发更可持续的替代品,Cambrium 需要强大的基础设施来大规模处理复杂的蛋白质设计和分析。2024 年初,Cambrium 将其蛋白质向量化引擎迁移到 AWS,以扩展其蛋白质设计管道。Cambrium 还参与了 NVIDIA Inception 计划,提前体验了针对生命科学工作负载进行了优化的深度学习容器。

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AWS 的真正价值在于其可扩展性。我们可以在 2 小时内将测试数据集从 5 个项目扩展到 5,000 个,甚至 100 万个。”

Pierre Salvy
Cambrium 首席技术官

解决方案 | 在毫秒内处理数百万种蛋白质

仅用一个月时间,一个 Cambrium 团队成员就在 AWS 上构建了一个全新的蛋白质分析管道。当新的蛋白质文件上传到 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)时,管道会自动触发。随后,系统会在完全托管的批处理计算服务 AWS Batch 上运行任务,以准备和清理数据。

接着,使用 NVIDIA 加速的容器处理这些准备好的文件,将蛋白质转化为向量并存储以备后续分析。为此,Cambrium 使用了 NVIDIA 的 BioNeMo,这是一个面向化学和生物学的生成式人工智能平台。通过 BioNeMo 提供的 ESM 模型,Cambrium 能够将优化的蛋白质向量化端点无缝集成到堆栈中。

这家初创企业还使用完全托管的机器学习服务 Amazon SageMaker 来管理其机器学习运营并开发新的人工智能模型。Cambrium 利用 Amazon SageMaker 开发和训练自己的蛋白质分析基础模型。

Salvy 表示:“AWS 的真正价值在于其可扩展性。我们可以在 2 小时内将测试数据集从 5 个项目扩展到 5,000 个,甚至 100 万个。” 利用这一管道,Cambrium 可以在不到 100 毫秒的时间内处理数百万种蛋白质的查询。

成果 | 在交付今日成果的同时,构建未来所需的材料。

凭借这些技术能力,Cambrium 开发可持续材料的速度比传统行业方法快 5 倍,成本效益提高 20 倍。这家初创企业已利用自身技术开发了 NovaColl,这是一种通过精确发酵而非动物产品制成的可持续胶原蛋白。这种生物同源蛋白不仅比传统胶原蛋白减少 95% 的碳排放,而且在护肤应用中的表现也更优异。

但这只是一个开始。Salvy 表示:“通过我们计划开发的其他材料,到 2050 年,我们有望减少 40 亿吨的碳排放。”

鉴于 Cambrium 雄心勃勃的未来计划,使用正确的技术至关重要,这家初创企业将继续在 AWS 上进行创新。Salvy 总结道:“AWS 的可扩展性和集成的人工智能服务正是我们所需要的。”

Cambrium 简介

Cambrium 设计和制造新型材料构建基块。Cambrium 的团队汇集了科学家、工程师、设计师及业务开发人员,他们运用生物技术和人工智能,为传统材料提供了可持续的替代方案。

使用的 AWS 服务

Amazon S3

Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)是一项对象存储服务,在可扩展性、数据可用性、安全性和能效方面业界领先。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 建立在 Amazon 二十年来开发现实世界 ML 应用程序的经验之上,这些应用程序包括产品推荐、个性化、智能购物、机器人技术和语音辅助设备。

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AWS Batch

AWS Batch 是一项完全托管式批处理计算服务,可在 Amazon ECS、Amazon EKS、AWS Fargate 以及竞价型或按需型实例等所有 AWS 计算产品中规划、安排和运行您的容器化批处理机器学习、模拟和分析工作负载。

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行动起来

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