„Digitális biológia”: A biológia információfeldolgozó rendszerként tekinthető

Úgy gondolom, hogy a biológiai és orvosi kutatás hihetetlen új korszakának küszöbén állunk. Tavaly DeepMindáttörést jelentő AI rendszere AlphaFold2 megoldásként ismerték el az 50 éves nagy kihívásra fehérje hajtogatás, amely képes megjósolni egy fehérje 3D szerkezetét közvetlenül annak aminosav-szekvenciájáról atomi szintű pontosságig. Ez vízválasztó pillanat volt a biológia számítástechnikai és mesterséges intelligencia módszerei számára.

Erre az előrelépésre építve ma örömmel jelentem be egy új Alphabet cég – az Isomorphic Labs – létrehozását. Ez egy kereskedelmi vállalkozás, amelynek küldetése, hogy újragondolja a teljes gyógyszerfelfedezési folyamatot az első elvektől egy mesterséges intelligencia-első megközelítéssel, és végül hogy modellezze és megértse az élet néhány alapvető mechanizmusát.

A DeepMind több mint egy évtizede élen jár a mesterséges intelligencia csúcstechnológiájának fejlesztésében, gyakran használ játékokat próbatereként az általános célú tanulási rendszerek fejlesztéséhez, mint pl. AlphaGo, programunk, hogy legyőzte a világbajnokot a Go összetett játékában. A történelem izgalmas pillanatában vagyunk most, amikor ezek a technikák és módszerek elég erősek és kifinomultabbak lesznek ahhoz, hogy a való világ problémáira, beleértve magát a tudományos felfedezést is, alkalmazzák. A mesterséges intelligencia egyik legfontosabb alkalmazása, amelyre gondolok, a biológiai és orvosi kutatás területén van, és ez az a terület, amellyel évek óta szenvedélyesen foglalkozom. Most itt az ideje, hogy ezt ütemesen, és az Isomorphic Labs által kínált dedikált összpontosítással és erőforrásokkal tovább mozdítsuk.

A mesterséges intelligencia első megközelítése a gyógyszerkutatásban és a biológiában

A világjárvány előtérbe helyezte azt a létfontosságú munkát, amelyet kiváló tudósok és klinikusok végeznek nap mint nap a betegségek megértése és leküzdése érdekében. Meggyőződésünk, hogy az élvonalbeli számítási és mesterséges intelligencia módszerek alapvető alkalmazása segítheti a tudósokat abban, hogy munkájukat magasabb szintre emeljék, és jelentősen felgyorsítsák a gyógyszerkutatási folyamatot. Az AI-módszereket egyre gyakrabban használják nemcsak adatok elemzésére, hanem összetett biológiai jelenségek hatékony prediktív és generatív modelljei felépítésére is. Az AlphaFold2 ennek egyik fontos első bizonyítéka, de még sok minden van még hátra.

A legalapvetőbb szinten úgy gondolom, hogy a biológia egy információfeldolgozó rendszernek tekinthető, jóllehet rendkívül összetett és dinamikus. Ha ezt a perspektívát nézzük, az azt jelenti, hogy a biológia és az információtudomány között lehet egy közös alapstruktúra – an izomorf a kettő közötti leképezés – innen ered a cég neve. A biológia valószínűleg túl bonyolult és zűrös ahhoz, hogy valaha is egyszerű matematikai egyenletekbe foglalják bele. De ahogy a matematika a fizika megfelelő leíró nyelve, úgy a biológia is tökéletes rezsimnek bizonyulhat az MI alkalmazására.

Olvassa el a teljes történetet itt ...