Baru -baru ini, ARC Institute dan NVIDIA bersama -sama merilis model AI biologis EVO2, sebuah teknologi terobosan berdasarkan data DNA dari lebih dari 100.000 organisme, yang bertujuan untuk mendekode fenomena kompleks dalam biologi. EVO2 mampu mengidentifikasi pola yang perlu ditemukan oleh para peneliti dalam urutan genetik organisme yang berbeda, secara signifikan meningkatkan pengakuan mutasi terkait penyakit dan merancang genom yang sama sekali baru yang sebanding dengan bakteri sederhana. Rilis teknologi ini menandai era baru dalam penelitian biomedis.
Proses pelatihan EVO2 melibatkan pemrosesan lebih dari 93 triliun nukleotida, jauh melebihi pendahulunya, EVO1. Tim pengembangan terdiri dari NVIDIA dan ARC Institute, sebuah organisasi penelitian biomedis nirlaba yang berbasis di Palo Alto, California, dan bekerja sama dengan para peneliti di Stanford University, UC Berkeley dan UC San Francisco. EVO2 tidak hanya unggul dalam daya komputasi, tetapi juga secara aktif mengeksplorasi transparansi dan interpretabilitas. Untuk mempromosikan pembagian terbuka penelitian ilmiah, tim peneliti mengungkapkan data pelatihan EVO2, bobot kode dan model, menjadikannya model AI biologis open source terbesar hingga saat ini.
Patrick HSU, salah satu pendiri ARC Institute dan Asisten Profesor di UC Berkeley, mengatakan pengembangan EVO2 adalah terobosan penting di bidang biologi generatif. Melalui teknologi ini, mesin dapat "membaca", "tulis" dan "pikirkan" bahasa nukleotida, yang sangat mempromosikan kemajuan penelitian biologis. Kemampuan pelatihan EVO2 sebanding dengan model bahasa skala besar, menunjukkan potensi yang kuat dalam memprediksi mutasi penyakit dan merancang potensi kehidupan buatan.
Selain itu, EVO2 juga menyediakan ide -ide baru untuk desain terapi biologis. Misalnya, ia dapat menargetkan terapi gen yang diaktifkan oleh jenis sel tertentu, sehingga mengurangi efek samping dan meningkatkan akurasi pengobatan. Pengembangan EVO2 tidak hanya mencapai terobosan teknologi, tetapi juga memiliki dampak mendalam pada pemahaman biologi.
Dalam memastikan pengembangan model yang bertanggung jawab, para peneliti dengan sengaja mengesampingkan data tentang patogen yang menginfeksi manusia dan organisme kompleks lainnya. Anthony Costa, Direktur Biologi Digital di NVIDIA, mengatakan EVO2 memecahkan keterbatasan model biologis dasar dan memberi para ilmuwan di seluruh dunia dengan alat kolaboratif yang kuat untuk mengatasi tantangan kesehatan dan penyakit utama yang dihadapi manusia. Teknologi ini memiliki prospek aplikasi yang luas dan diharapkan memainkan peran penting dalam penelitian biomedis di masa depan.