تستكشف IBM و Moderna الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال شراكة جديدة

يمكن أن تتطور المعجزة العلمية التي هي لقاحات mRNA إلى أبعد من ذلك في السنوات القادمة ، وذلك بفضل الشراكة الجديدة التي تم الإعلان عنها اليوم بين IBM و Moderna لاستكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية والحوسبة الكمومية.

في الأيام الأولى لوباء COVID-19 ، كان هناك سباق لإنشاء أول لقاح فعال للمساعدة في الحد من مخاطر العدوى لسكان العالم. إنه سباق تمكنت اللقاحات القائمة على mRNA ، بما في ذلك اللقاحات من Moderna و Pfizer المنافسة ، من الفوز من خلال استخدام التكنولوجيا المبتكرة. مع استمرار وجود مخاطر ظهور المزيد من متغيرات COVID والفيروسات المحتملة الأخرى ، يبحث صانعو الأدوية عن طرق لتسريع العمليات واكتشاف طرق جديدة لإنقاذ الأرواح بشكل أسرع من أي وقت مضى. هذا ما ألهم شركة Moderna للدخول في شراكة مع IBM لاستكشاف إمكانات الأساليب التكنولوجية الجديدة التي يمكن أن تساعد في حل المشكلات بشكل أسرع.

تتضمن هذه الأساليب الجديدة استخدام نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي طورته شركة IBM والذي يمكن أن يساعد Moderna على إنشاء فئة جديدة من لقاح mRNA لا تحتوي على نفس القيود مثل اللقاحات الحالية. على المسار الموازي ، تبحث موديرنا أيضًا في كيفية استخدام الحوسبة الكمومية للمساعدة في حل المشكلات التي لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية الحالية استخدامها.

يستمر اندفاع IBM الواسع نحو الذكاء الاصطناعي التوليدي

تتلاءم شراكة Moderna مع إستراتيجية IBM الأكبر لتمكين المؤسسات عبر قطاعات الصناعة المختلفة من الاستفادة من نماذج الأساس.

>> تابع تغطية الذكاء الاصطناعي التوليدية المستمرة من VentureBeat <

قال Payel Das ، عضو فريق البحث الرئيسي ومدير الذكاء الاصطناعي الموثوق به في IBM Research ، لموقع VentureBeat: “نحن نستخدم نماذج أساسية واسعة النطاق لحالات استخدام مختلفة تمتد على طول الطريق من الرعاية الصحية والتمويل إلى الجغرافيا المكانية مع وكالة ناسا”.

أعلنت شركة IBM عن شراكتها مع وكالة ناسا للمساعدة في بناء نماذج أساسية للذكاء الاصطناعي للنهوض بعلوم المناخ في وقت سابق من هذا العام. الشراكة هي واحدة من العديد من الشراكة التي تمتلكها شركة IBM مع مؤسسات صناعية وعلمية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي تحل مشاكل العالم الحقيقي. طورت IBM أيضًا نظام الكمبيوتر العملاق الخاص بها بهدف أساسي هو بناء نماذج الأساس. يدمج كمبيوتر Vela العملاق x86 silicon و Nvidia GPU والشبكات القائمة على الإيثرنت.

نموذج مؤسسة MoLFormer

ستعمل IBM مع Moderna على عائلة من نماذج التأسيس المعروفة باسم MoLFormer. أوضح داس أن هذه النماذج تتعلم من مجموعات البيانات الجزيئية واسعة النطاق. وأشارت إلى أنه يمكن تكييف النماذج مع حالات الاستخدام والمهام والتطبيقات المختلفة ، والعمل بطريقة مختلفة عن نماذج التعلم العميق التقليدية.

مع العديد من نماذج التعلم العميق التنبؤية الشائعة للذكاء الاصطناعي ، قال داس إن التحدي يكمن في أنها تستند عادةً إلى عدد محدود من العينات ، غالبًا ما يتم إنشاؤها عن طريق التجربة والخطأ. قالت: “إن نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق الكلاسيكية تعاني عندما يحاولون التعلم من كمية صغيرة من البيانات المصنفة”.

في المقابل ، تعمل نماذج الأساس مثل MoLFormer بشكل مختلف من خلال كونها ترتكز على المعرفة واسعة النطاق للمواد الكيميائية. وأشارت إلى أن MoLFormer هو نموذج للأغراض العامة تم تدريبه على أكثر من مليار مادة كيميائية. على هذا النحو ، لا يحتاج MoLFormer إلى الوصول إلى ملصقات البيانات لتعلم أشياء جديدة منها. بدلاً من ذلك ، فإن النموذج يفهم بالفعل الكيمياء الأساسية ليكون قادرًا على التعلم.

قال داس: “باستخدام نموذج الأغراض العامة هذا ، يمكننا تكييفه مع المهام النهائية المختلفة ونرى أداءً مذهلاً”.

كيف يقلل نموذج الأساس من التحيز لتحسين نتائج الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يساعد نهج النموذج الأساسي في تقليل التحيز أيضًا ، وفقًا لداس.

وأشارت إلى أنه في بيانات علوم الحياة يمكن أن يكون هناك خطر من التحيز المعرفي ، فضلاً عن القيود الناشئة عن الإعداد التجريبي. مع نهج النموذج الأساسي ، سيتدرب الذكاء الاصطناعي على بيانات موديرنا ، لكنه لن يقتصر على تلك البيانات وحدها. في حالة MoLFormer ، يوجد بالفعل أكثر من مليار مادة كيميائية في النموذج.

قال داس: “سنرى فائدة استخدام هذا النوع من بنية نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي لتجاوز التحيز المتأصل في مجموعة بيانات محددة”. هذا هو أحد الأسباب التي جعلت موديرنا مهتمًا بالفعل بنموذج نموذج التأسيس.

المستقبل الكمي

على مسار موازٍ ، تعمل موديرنا مع شركة آي بي إم لاستكشاف كيفية تطبيق الحوسبة الكمية على حالات الاستخدام الخاصة بهم في علوم الحياة.

قالت جانيت (جيمي) جارسيا ، كبيرة مديري الأبحاث في علوم الحوسبة الكمومية في آي بي إم ، لموقع VentureBeat: “تحمل الحوسبة الكمية وعدًا بنمذجة أكثر دقة لصفات وسلوكيات الجزيئات ، والتي تعمل بشكل أساسي وفقًا لمبادئ ميكانيكا الكم”. “الحوسبة الكمومية ، التي تستخدم الخوارزميات الكمية التي يمكنها الاستفادة من التشابك بين الكيوبتات ، يمكن أن تلتقط سلوك الأنظمة الجزيئية بشكل أفضل.”

أشار Garcia إلى أن Moderna هي الآن جزء من برنامج IBM Quantum Accelerator ، والذي يوفر الفرصة لعلماء Moderna لاستكشاف كيفية تطبيق الحوسبة الكمومية نحو تطوير ، على سبيل المثال ، أدوية mRNA المستقبلية.

من حيث مكان التقاطع بين الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي ، فإن هذا مجال لا يزال قيد الاستكشاف أيضًا. قال جارسيا إن الحوسبة الكمومية ستتطلب دائمًا نهجًا يستفيد من عناصر الحوسبة الكلاسيكية والكمية. في المناطق التي يتم فيها دمج أجهزة الكمبيوتر الكمومية مع الحوسبة الكلاسيكية والحوسبة السحابية ، أشارت إلى أنه من المحتمل أن يكون هناك تقاطع يكمن فيه الذكاء الاصطناعي.

قال جارسيا: “نتوقع أن تتقاطع هذه المسارات مع استمرار تقدمهما”. “من بحثنا ، نعلم أن الذكاء الاصطناعي لديه أيضًا القدرة على الاستفادة من استكشاف المساحات الحسابية للكشف عن رؤى في مجموعات البيانات التي لا يمكن الوصول إليها باستخدام الحوسبة الكلاسيكية.”