AZ AI JÖVŐJE
Korábbi Meta fejlesztők elindították az ESM3 modellt szintetikus fehérjék létrehozására
Miközben egyes AI cégek a tágabb képre fókuszálnak – például arra, hogy modelljeik hány tokent tudnak egyszerre kezelni –, egy új startup ráközelít a részletekre... de nagyon. Szavak vagy képek generálása helyett a New York-i és San Francisco-i székhelyű EvolutionaryScale egy olyan AI modellen dolgozik, amely a természetben nem található fehérjék tervrajzait készíti el.
Az alapító Alexander Rives és csapatának nagy része hasonlón dolgozott a Metánál, amíg részlegüket tavaly fel nem oszlatták. A megszerzett tudást egy új projekt indításához használták fel, 142 millió dollárt gyűjtve olyan befektetőktől, mint a korábbi GitHub-vezérigazgató Nat Friedman, az Amazon és az NVentures. Az EvolutionaryScale új modelljét, az ESM3-at közel 2,8 milliárd fehérjén tanították – ez állítólag a valaha volt legnagyobb adatkészlet egy biológiai fókuszú AI rendszer esetében. Ezzel a tudással vadonatúj fehérjéket képes létrehozni, és megjósolni, hogyan reagálhatnak rájuk az emberek.
Koncepcióigazolásként (proof-of-concept) az EvolutionaryScale már létrehozott egy új zöld fluoreszkáló fehérjét, amely hasonló azokhoz az anyagokhoz, amelyeket a tengeri élőlények használnak az óceán mélyén való világításhoz. Ennek az anyagnak az evolúciós kifejlődése több millió évig tartott volna.
- A fehérjék olyanok, mint a test dolgozó méhei
- Olyan kulcsfontosságú szerepet töltenek be, hogy a biológusok gyakran az élet építőköveiként emlegetik őket
- Képesek gyógyítani a sérüléseinket, elősegíteni a kémiai reakciókat és szabályozni a véráramlást
- Az új fehérjék tervezése segíthet olyan specifikus feladatokban, mint a rák elleni küzdelem vagy az Alzheimer-kór megelőzése
Miért fontos?
Ez még csak a kezdet: számos más startup dolgozik hasonló, AI-alapú biotechnológiákon. Az Eli Lilly épp most jelentette be, hogy az OpenAI-jal közösen dolgozik új gyógyszereken, a DeepMind pedig nemrég adta ki az AlphaFold3-at, amely képes megjósolni a fehérjék, a DNS és az RNS szerkezetét. Ezek a fejlemények drasztikusan felgyorsíthatják az életmentő gyógyszerek és anyagok fejlesztését. ---