Biohub i Mark Zuckerbergut po bashkëpunon me Google dhe qeverinë federale në përpjekjen e tij ambicioze për të përdorur inteligjencën artificiale për gjenerimin e sasive të mëdha të të dhënave biologjike, të cilat mund të parashikojnë se si sillen qelizat.
Pse ka rëndësi: Synimi përfundimtar është një model i IA-së që u mundëson shkencëtarëve të testojnë virtualisht eksperimente të mundshme, duke i ndihmuar të identifikojnë ato më premtueset përpara se të shpenzojnë kohë dhe para për t’i kryer në laborator.
- IA-ja është në gjendje të kuptojë proteinat dhe përbërës të tjerë të sistemeve biologjike, por modelimi i një qelize të tërë të gjallë është shumë rende madhësie më kompleks — dhe studiuesit ende nuk kanë mjaftueshëm të dhëna të përshtatshme për ta bërë këtë.
Zhvillimi i fundit: Biohub, Departamenti i Energjisë, Institutet Kombëtare të Shëndetit, Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta dhe një grup organizatash shkencore po bashkëpunojnë për të krijuar dhe standardizuar të dhënat për atë që Biohub e quan një “qelizë virtuale universale”.
Pamja e përgjithshme: Synimi është që IA-ja të përdoret për të shqyrtuar virtualisht shumë më tepër pyetje shkencore në biologji, duke u mundësuar shkencëtarëve ta rezervojnë punën e kushtueshme në laborator për eksperimentet që kanë më shumë gjasa t’u mësojnë diçka të rëndësishme.
- “Nëse mund të përfshijmë gjithnjë e më shumë arsyetim dhe inteligjencë në çdo pyetje që shtrojmë realisht në laborator, vlera e këtyre rezultateve empirike do të jetë shumë më e madhe”, tha për Axios Alex Rives, drejtuesi shkencor i Biohub.
Një pjesë e madhe e përparimit të fundit të IA-së ka ardhur nga ndërthurja e algoritmeve më të mira, fuqisë më të madhe llogaritëse dhe sasive të jashtëzakonshme të të dhënave.
- Biologjia paraqet një sfidë shtesë: një pjesë e madhe e informacionit që i nevojitet IA-së ende nuk ekziston dhe duhet të sigurohet përmes matjeve të mundimshme në botën fizike.
- “Jemi në fillimin e një paradigme të re shkencore me IA-në”, tha Rives.
Po, por: Biologjia është më e vështirë se shumë fusha të tjera ku zbatohet IA-ja, sepse studiuesve u nevojitet ajo që Rives e quan “IA empirike” — modele që mësojnë nga të dhënat empirike biologjike dhe mund të parashikojnë me saktësi se çfarë ndodh në botën fizike.
- “Sfida e madhe në biologji është të kapërcejmë hendekun mes llogaritjes dhe botës digjitale, nga njëra anë, dhe botës reale fizike të biologjisë dhe jetës, nga ana tjetër”, tha Rives. “Mënyra për ta bërë këtë është përmes të dhënave.”
- Modele të tilla mund t’i ndihmojnë përfundimisht shkencëtarët të hulumtojnë çështje themelore, si mënyra se si funksionojnë plakja dhe rigjenerimi — ose çështje mjekësore, si mekanizmat molekularë përgjegjës për sëmundjen e Alzheimerit.
Si funksionon: Faza e parë do të krijojë një hartë të gjerë të biologjisë qelizore, duke mbledhur lloje të ndryshme informacioni për qelizat dhe mënyrën se si reagojnë ndaj ndryshimeve.
- Në një të ardhme më të largët, Rives parashikon modele që mund të shqyrtojnë sëmundjen e një individi dhe të parashikojnë shkaqet e saj molekulare, si dhe mënyrën më të mirë për të ndërhyrë.
Veçoria që tërheq vëmendjen: Partnerët tregtarë do të kenë qasje ekskluzive për një vit në të dhënat që zhvillojnë, përpara se ato të bëhen publike.
- Rives tha se ky avantazh i përkohshëm synon t’u japë kompanive një arsye për të kontribuar financiarisht, duke siguruar njëkohësisht që të dhënat e prodhuara të bëhen një burim shkencor i hapur.
- “Duhet të kemi njëfarë nxitjeje që kompanitë të bëhen pjesë e kësaj nisme, dhe periudha e embargos e krijon atë”, tha Rives. “Por bëhet fjalë për një embargo njëvjeçare. Kjo do të thotë se, shumë shpejt, të dhënat bëhen gjerësisht të disponueshme për veprimtarinë shkencore.”
Më nga afër: Nisma përfshin 1,8 miliardë dollarë në financim, të dhëna, kapacitete llogaritëse dhe teknologji matjeje.
- Departamenti i Energjisë (DOE) planifikon të investojë më shumë se 500 milionë dollarë gjatë pesë vjetëve në matje biologjike, modelim dhe llogaritje, ndërsa Institutet Kombëtare të Shëndetit (NIH) po kontribuojnë me grupe të dhënash dhe burime të tjera që janë rezultat i më shumë se 500 milionë dollarëve të investuara më parë nga qeveria federale.
- Google DeepMind, Isomorphic Labs dhe Meta po investojnë së bashku edhe 300 milionë dollarë, ndërsa Biohub ishte zotuar më parë të jepte 500 milionë dollarë për këtë nismë.
Rikthim në të kaluarën: Kur Biohub njoftoi në prill nismën e tij fillestare prej 500 milionë dollarësh, Rives i tha Axios se një nga pyetjet më të mëdha pa përgjigje ishte nëse biologjia qelizore do të shfaqte të njëjtat “ligje të shkallëzimit” që vërehen në fusha të tjera të IA-së — ku modelet përmirësohen në mënyrë të parashikueshme ndërsa trajnohen me sasi gjithnjë e më të mëdha të dhënash.
Çfarë po ndjekim: Rives mendon se studiuesit nuk do të duhet të presin veçanërisht gjatë për të kuptuar nëse kjo përpjekje po jep rezultat.
- Brenda një viti pasi të kenë në dispozicion grupin e parë të të dhënave në shkallë të gjerë, tha ai, studiuesit duhet të jenë në gjendje të trajnojnë modele, të matin aftësitë e tyre dhe të përcaktojnë se cilat lloje të të dhënave biologjike shtesë i përmirësojnë ato.
- “Ka funksionuar në çdo fushë dhe funksionon edhe në biologji”, tha Rives, duke iu referuar përparimit të IA-së në biologjinë e proteinave./Axios
