تعزز Nvidia الذكاء الاصطناعي التوليدي للبيولوجيا باستخدام BioNeMo

في سبتمبر 2022 ، أعلنت Nvidia عن إطلاق خدمة BioNeMo Large Language Model (LLM) لمساعدة الباحثين على بناء نماذج ذكاء اصطناعي (AI) جديدة للبيولوجيا ، وهو جهد أسفر عن بعض النتائج المبكرة القوية.

اليوم ، تعلن Nvidia ، جنبًا إلى جنب مع شركة Evozyne الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية ، عن استخدام BioNeMo للمساعدة في بناء نموذج جديد للذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون له تأثير كبير على المساعدة في تحسين صحة الإنسان وكذلك تغير المناخ. تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء زوج من البروتينات الجديدة التي يتم تفصيلها اليوم. يمكن استخدام أحد البروتينات يومًا ما لتقليل ثاني أكسيد الكربون ، بينما قد يساعد الآخر في علاج الأمراض الخلقية.

قال كيمبرلي باول ، نائب الرئيس للرعاية الصحية في Nvidia ، خلال مؤتمر صحفي: “البروتينات هي لبنات بناء الحياة”. “يتطلع مجال هندسة البروتين إلى اكتشاف بروتينات جديدة يمكن أن تساعدنا في تصميم عقاقير أكثر فاعلية أو إزالة الكربون من الهواء أو صنع ملابس أكثر صداقة للبيئة.”

يقود الذكاء الاصطناعي التوليدي ثورة في مجال الرعاية الصحية

في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي أصبح موضوعًا شائعًا للمناقشة في الأشهر الأخيرة بفضل شعبية خدمات مثل ChatGPG ، فإن تطبيقه في مجال علوم الحياة لا يقل عن كونه ثوريًا.

في وقت سابق من هذا الأسبوع ، أعلنت شركة Absci ، بائعة علوم الحياة ، أنها قامت ببناء نموذج ذكاء اصطناعي توليديًا باستخدام بكتيريا E. coli التي يمكنها إنتاج عقاقير جديدة تمامًا للأجسام المضادة. طورت IBM مكتبة مفتوحة المصدر تسمى Generative Toolkit for Scientific Discovery (GT4SD) للمساعدة في تقدم الجهود أيضًا.

من المحتمل أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع اكتشاف الأدوية اتجاهاً رئيسياً في عام 2023 بشكل عام حيث يتطلع الباحثون إلى تقليل الوقت الذي يستغرقه إنشاء علاجات جديدة.

استخدام Nvidia BioNeMo للذكاء الاصطناعي التوليدي

Nvidia BioNeMo LLM هو نموذج مصمم للمساعدة في تمكين اكتشاف الأدوية.

باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي ، الذي يستخدم نماذج لغة كبيرة كقاعدة ، يمكن إنشاء أشياء جديدة بناءً على البيانات التي تم تدريب النموذج عليها بالفعل.

أوضح باول أن عدد البروتينات المحتملة يتجاوز بكثير عدد الجسيمات في الكون. لذلك من أجل تسريع عملية الاكتشاف ، استخدم Evozyne و Nvidia Nvidia BioNeMo لإنشاء نموذج Prot-VAE لاكتشاف البروتين في غضون أسابيع قليلة.

قالت إن Evozyne استخدم BioNeMo لضبط Prot-VAE لعائلة بروتينية معينة. بمجرد ضبطه ، تم استخدام النموذج الجديد لإنشاء مكتبة جديدة تمامًا من البروتينات التي تحافظ على وظيفة في فئة عائلة معينة من البروتينات أو تعززها.

قال باول: “كان هذا النموذج قادرًا على ابتكار بروتينات لم يسبق لها مثيل في الطبيعة”. “هذه هي القدرة التي ستكون كيف يمكننا استكشاف الكون اللامتناهي من البروتينات لاكتشاف علاجات جديدة في المواد ومصادر الطاقة والأطعمة المستدامة.”