Priscilla Chan Zuckerberg Biohubja 500 millió dollárt fektet sejtmodellező mesterséges intelligenciába: techóriások futnak versenyt a biológiában
Mark Zuckerberg, a Meta vezérigazgatója és felesége, Priscilla Chan mesterségesintelligencia-modelleket építenek az emberi sejtekről, egy olyan projekt részeként, amelyről azt mondják, hogy segíthet „felgyorsítani minden betegség gyógyítását és megelőzését”.
HIRDETÉS
HIRDETÉS
Nonprofit szervezetük, a Biohub a múlt héten egy öt évre szóló kezdeményezést jelentett be, amelynek célja a technológiák és adatkészletek létrehozása, amelyekre a humán sejtek prediktív modelljeinek felépítéséhez szükség van.
A szervezet közölte, hogy az általa előállított adatokat nyíltan és ingyenesen hozzáférhetővé teszi a világ kutatói számára.
A Biohub szerint az emberi sejtek MI-alapú szimulációi lehetővé tennék a kutatók számára, hogy a betegségeket digitálisan, a mainál jóval nagyobb léptékben és sebességgel vizsgálják. Ha elég pontosak, ezek a modellek segíthetnek megérteni, hogyan viselkednek a sejtek egészséges és beteg állapotban, feltárhatják a betegségek okait, és rámutathatnak új kezelésekre.
Biohub: platform az összes emberi betegség ellen?
A Biohub hosszú távú célja, hogy a mesterséges intelligencia és a biológia metszéspontján keresztül gyógyítsa meg az összes emberi betegséget – mondta Zuckerberg tavaly.
A házaspár 2016-ban hozta létre a szervezetet, hogy tudósokat és mérnököket hozzon össze olyan technológiák fejlesztésére, amelyek „sejtszinten képesek megfigyelni, mérni és programozni a biológiát”.
A Biohub szerint azóta a világ legnagyobb egysejtes adatállományait gyűjtötte össze, és kifejezetten biológiai kutatásra szolgáló, nagyléptékű számítástechnikai infrastruktúrát épített ki.
Az új kezdeményezés azt a mind elterjedtebb meggyőződést tükrözi az élettudományi iparágban, hogy a hatalmas biológiai adatkészleteken betanított MI-modellek átalakíthatják, hogyan fedezik fel a gyógyszereket, kezeléseket és terápiákat.
A szervezet 400 millió dollárt (mintegy 348 millió eurót) költ saját munkájára, és további 100 millió dollárt (körülbelül 87 millió eurót) tesz elérhetővé külső kutatók számára. Partnerei között van a chipgyártó Nvidia és vezető kutatóintézetek.
Mint mindenhez az AI-korban ehhez is 3 dolog kell: adat, adat, adat
A Biohub szerint a méret kulcsfontosságú lesz, mivel az MI-előrejelzések annál hasznosabbak, minél nagyobb mennyiségű és jobb minőségű biológiai adat áll rendelkezésre.
„Olyan mesterséges intelligenciát akarunk felépíteni, amely pontosan visszaadja a biológia teljes összetettségét, és felgyorsítja a tudományos kutatást, ehhez pedig nagyságrendekkel több adatra van szükségünk annál, mint amennyi ma létezik” – mondta a közleményben Alex Rives, a Biohub tudományos vezetője.
„Új technológiákra van szükségünk ahhoz, hogy megfigyelhessük a sejtet a molekuláris szinttől a szövetekig, egészséges és beteg állapotban egyaránt” – tette hozzá.
A kutatók ugyanakkor nem tudják, mekkora adatmennyiségre lesz szükség ahhoz, hogy a sejtes modellek elég pontosak legyenek megbízható előrejelzések készítéséhez.
A Biohub azt is jelezte, hogy a szükséges lépték eléréséhez jóval nagyobb, globális erőfeszítésre lesz szükség.
Rives reményét fejezte ki, hogy más finanszírozók is csatlakoznak, és kiegészítik a Biohub által a külső kutatók számára biztosított forrásokat.
Az MI-vezérelt biológia egy feltörekvő iparág, mivel kutatószervezetek, technológiai cégek és gyógyszerfejlesztők keresik, hogyan használhatnák a gépi tanulást a betegségek megértésére és új kezelések gyorsabb megtervezésére.
Más technológiai vállalatok is terjeszkednek az MI-vezérelt biológia területén.
A Google DeepMindjára épülő, az Alphabethez tartozó Isomorphic Labs mesterséges intelligenciát használ gyógyszerkutatásra, és azt közli, hogy új gyógyszerek megtervezésén dolgozik.
A Microsoft szintén több egészségügyi MI-modellt adott ki, többek között az orvosi képalkotás, a genomika, a klinikai dokumentáció és a biomedicinális kutatás területén, míg az Nvidia BioNeMo platformját élettudományi cégek használják MI-alapú gyógyszerkutatásra.