Производителят на чипове за изкуствен интелект Nvidia и неговите партньори в областта на научните изследвания са създали най-голямата досега система за изкуствен интелект за биологични изследвания, съобщиха от компанията, като целта е да се ускорят пробивите в медицината и генетиката.
Новата система за изкуствен интелект, наречена Evo 2, може да чете и проектира генетичен код за всички форми на живот.
Учените имат големи надежди, че подобна технология за изкуствен интелект ще ускори драстично научните изследвания, като открива модели в огромни количества данни, чието ръчно анализиране обикновено отнема години.
Системата се учи от близо 9 трилиона части от генетична информация, взета от над 128 000 различни организми, включително бактерии, растения и хора.
При първите тестове тя точно идентифицира 90 % от потенциално вредните мутации в BRCA1 – ген, свързан с рака на гърдата.
Учените твърдят, че това може да помогне за разработването на по-прецизни лечения, включително генни терапии, насочени само към определени клетки.
Моделът е създаден с помощта на 2000 процесора Nvidia H100 в облачната инфраструктура на Amazon.
Разработен съвместно с Института Арк и Станфордския университет, Evo 2 вече е свободно достъпен за учени от цял свят чрез изследователската платформа BioNeMo на Nvidia.
„Проектирането на нова биология традиционно е трудоемък, непредсказуем и занаятчийски процес“, казва Брайън Хий, доцент в Станфордския университет.
„С Evo 2 ние правим биологичното проектиране на сложни системи по-достъпно за изследователите.“
Изследователите смятат, че освен в медицината, технологията може да помогне за създаването на култури, които да издържат по-добре на климатичните промени, и за разработването на нови начини за разграждане на замърсяването.
Проектът обединява изчислителната мощ на Nvidia с Arc Institute – изследователски център с нестопанска цел, основан през 2021 г. с финансиране от 650 млн. долара.
Институтът работи в тясно сътрудничество със Станфорд, Калифорнийския университет в Бъркли и Калифорнийския университет в Сан Франциско, за да се справи с дългосрочни научни предизвикателства.