ეს თანხა და მონაცემები მომავალი AI-მოდელებისთვისაა განკუთვნილი და არა მზა წამლისთვის, პირველ მონაცემთა ბაზას კი დაახლოებით ერთ წელიწადში ელიან.
არაკომერციულმა კვლევითმა ინსტიტუტმა Biohub-მა, აშშ-ის ენერგეტიკის დეპარტამენტმა (DOE), ჯანდაცვის ეროვნულმა ინსტიტუტმა (NIH), Google DeepMind-მა, Isomorphic Labs-მა და Meta-მ 7 ოქტომბერს Virtual Biology Initiative-ის გაფართოების შესახებ ოფიციალურად გამოაცხადეს. პარტნიორები ერთობლივად 1.8 მილიარდი დოლარის ღირებულების დაფინანსებას, მონაცემებს, გამოთვლით სიმძლავრეებსა და უახლეს საზომ ტექნოლოგიებს აერთიანებენ. მიზანი ღია ბიოლოგიური მონაცემთა ბაზების შექმნაა, რათა მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ცოცხალი უჯრედების ქცევისა და წამლებზე მათი რეაქციის ზუსტი პროგნოზირება ასწავლონ.
რას ნიშნავს ვირტუალური უჯრედი
მარტივად რომ ვთქვათ, ეს არის ციფრული სიმულატორი. მეცნიერებს სურთ შექმნან კომპიუტერული მოდელი, რომელიც უჯრედის ქცევას იწინასწარმეტყველებს. თუ AI წინასწარ გვეტყვის, როგორ იმოქმედებს ახალი ქიმიური ნაერთი კონკრეტულ უჯრედზე, მკვლევრები ცდების ნაწილს ჯერ კომპიუტერში ჩაატარებენ. ამან შესაძლოა წამლების აღმოჩენის პროცესი საგრძნობლად დააჩქაროს.
„ბიოლოგიის ზუსტ პროგნოზულ მოდელს სამეცნიერო აღმოჩენების მკვეთრად დაჩქარება შეუძლია, რადგან მეცნიერებს ექსპერიმენტების ციფრულად ჩატარების საშუალებას მისცემს“, განაცხადა Biohub-ის სამეცნიერო მიმართულების ხელმძღვანელმა ალექს რაივზმა.
ვინ დგას პროექტის უკან
Biohub არაკომერციული კვლევითი ინსტიტუტია, რომელიც Meta-ს ხელმძღვანელმა მარკ ცუკერბერგმა და მისმა მეუღლემ, ექიმმა პრისცილა ჩანმა დააფუძნეს. ინიციატივას უმსხვილესი სამთავრობო და კერძო მოთამაშეები უერთდებიან. თავად Biohub-მა პროექტს 500 მილიონი დოლარი გამოუყო, საიდანაც 400 მილიონი ახალ საზომ ტექნოლოგიებზე, მათ შორის კრიოელექტრონულ ტომოგრაფიასა და მიკროსკოპიაზე დაიხარჯება, 100 მილიონი კი Biohub-ის გარეთ კვლევებს მოხმარდება. აშშ-ის ენერგეტიკის დეპარტამენტი ხუთი წლის განმავლობაში 500 მილიონზე მეტი დოლარის რესურსს, ლაბორატორიულ კვლევებსა და სუპერკომპიუტერებს ჩადებს.
Google DeepMind-მა, მისმა ფარმაცევტულმა მიმართულებამ Isomorphic Labs-მა და Meta-მ ერთობლივად 300 მილიონი დოლარი გამოყვეს. მხარდამჭერებს შორისაა Nvidia-ც, რომელიც მკვლევრებს გამოთვლითი სიმძლავრეებით უზრუნველყოფს.
ხუთწლიანი გეგმა და შეზღუდვები
მნიშვნელოვანია სიზუსტე: 1.8 მილიარდი დოლარი მხოლოდ ახალი ნაღდი ფული არ არის. მასში შედის როგორც სუპერკომპიუტერების რესურსი, ისე NIH-ის მიერ წინა წლებში ნახევარ მილიარდზე მეტი დოლარით შექმნილი არსებული მონაცემები, რომლებსაც Biohub AI-სთვის მოამზადებს. დღევანდელი ბაზები მხოლოდ ასობით მილიონ უჯრედს ითვლის, ზუსტი მოდელისთვის კი მილიარდობით და ტრილიონობით ერთეულია საჭირო.
ჩვეულებრივ, ამ სამუშაოს ათწლეულები დასჭირდებოდა, თუმცა პარტნიორები პროცესის ხუთ წელში ჩატევას გეგმავენ. რაივზის თქმით, პირველი მონაცემთა ბაზა დაახლოებით ერთ წელიწადში გამოჩნდება, ზუსტი მოდელები კი ხუთ წელიწადში. მიღებული ინფორმაცია საჯარო იქნება, თუმცა დამფინანსებელი კომპანიები მონაცემებს საჯარო გამოქვეყნებამდე გარკვეული პერიოდით ადრე მიიღებენ. მთავრობის დაფინანსებულ ნაწილზე ასეთი შეზღუდვა არ ვრცელდება. ბიოლოგიური მონაცემების შეგროვებაზე კონკურენცია იზრდება: Anthropic-მა უკვე შექმნა საკუთარი ლაბორატორია, OpenAI Foundation-მა კი ბიომონაცემებისთვის 125 მილიონ დოლარზე მეტი ღირებულების საგრანტო პროგრამა წამოიწყო.
| მთლიანი ინვესტიცია | $1.8 მილიარდი |
| Biohub-ის წილი | $500 მილიონი |
| აშშ-ის DOE | $500 მილიონზე მეტი 5 წელში |
| აშშ-ის NIH | $500+ მილიონით შექმნილი ბაზები |
| DeepMind, Isomorphic Labs, Meta | $300 მილიონი ერთად |
| პირველი ბაზის ვადა | დაახლოებით 1 წელიწადში |
| მიზანი | უჯრედის სამუშაო მოდელი 5 წელში |
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
