Британська компанія Basecamp Research оголосила про масштабний проєкт з оцифрування генетичного різноманіття планети. Мета ініціативи Trillion Gene Atlas — зібрати та проаналізувати генетичні дані понад 100 мільйонів раніше не вивчених видів живих організмів протягом двох років. Це дозволить збільшити обсяг відомого людству генетичного різноманіття приблизно у 100 разів порівняно з нинішнім станом науки.
Вирішення проблеми дефіциту даних у біологічному ШІОдна з головних перешкод для розвитку біологічного штучного інтелекту полягає у використанні обмежених і повторюваних публічних баз даних. Через це більшість сучасних ШІ-моделей не досягають оптимальної точності та інноваційності, адже їх тренують на вузькому колі відомих генетичних послідовностей. Саме нестача різноманітних біологічних даних, на думку Basecamp Research, гальмує прогрес у цій галузі.
Візуалізація генетичного різноманіття. Фото: Nano Banana Basecamp Research вже створила власну унікальну базу даних BaseData, яка містить понад 10 мільярдів раніше невідомих науці генів із мільйонів нових видів.
Моделі EDEN, натреновані на цій базі, показали, що зі зростанням різноманітності біологічної інформації можливості штучного інтелекту збільшуються навіть швидше, ніж це прогнозується традиційними законами масштабування.
Глобальний альянс технологій для прискорення дослідженьДля реалізації Trillion Gene Atlas компанія об’єднала зусилля із провідними технологічними гравцями. Команда Anthropic (розробники Claude) відповідає за інтеграцію ШІ-асистентів, Ultima Genomics забезпечує надшвидке секвенування геному, PacBio — точність роботи з довгими генетичними послідовностями, а Nvidia надає потужні обчислювальні ресурси. За останні 6 років Basecamp Research вибудувала партнерську мережу у 31 країні світу, включаючи експедиції до Антарктиди та важкодоступних регіонів Чилі й Аргентини.
Компанія порівнює цей проєкт із «Геномом людини», проте цього разу масштаб набагато більший — йдеться про створення найбільшої у світі карти життя на Землі.
Нові можливості для медицини та фармацевтикиПрактичне значення такого масиву даних виходить далеко за межі суто наукової цікавості.
Модель EDEN вже здатна проєктувати терапевтичні молекули, орієнтуючись лише на опис захворювання. У лабораторних умовах вона проявила активність у людських Т-клітинах, навіть без навчання на клінічних даних. Також повідомляється про створення антимікробних пептидів із точністю до 97%.
"Кінцева мета — перетворити пошук ліків із методу «наукового тику» та нескінченних лабораторних тестів на прогнозований інженерний процес". У майбутньому, якщо мета буде досягнута, Claude від Anthropic допомагатиме дослідникам інтерпретувати складні біологічні зв’язки, значно прискорюючи створення нових методів лікування. Паралельно технологічні компанії продовжують оптимізувати ланцюги постачання для виробництва чипів, зокрема Google розглядає Samsung як альтернативу TSMC для виробництва нової лінійки Icefish.
