A világ kutatói számára mostantól elérhető az Evo 2, egy korszakalkotó, nagyméretű mesterséges intelligencia modell, amely az élet genetikai kódjának értelmezésére képes. Az eddigi legnagyobb, nyilvánosan hozzáférhető genomikai MI-modellt az Arc Institute és a Stanford Egyetem közösen fejlesztette ki, az Nvidia DGX Cloud platformján, az Amazon Web Services (AWS) támogatásával.

Egy új korszak kezdete a genetikai kutatásban

A kutatók számára immár globálisan elérhető az Evo 2, egy nagyméretű és úttörő mesterséges intelligencia modell, amely képes az élet genetikai kódjának elemzésére és értelmezésére. Az eddigi legnagyobb, nyilvánosan hozzáférhető genomikai MI-modellt az Arc Institute és a Stanford Egyetem fejlesztette ki az Nvidia DGX Cloud platformján, az Amazon Web Services (AWS) támogatásával.

Elérhetőség és működés

Az Evo 2 az Nvidia BioNeMo platformon keresztül érhető el világszerte, emellett az Nvidia NIM mikro-szolgáltatásként is használható, amely egyszerű és biztonságos telepítést biztosít. A modell közel 9 billió (10¹²) nukleotid – a DNS és RNS építőkövei – feldolgozásával készült, és számos tudományos kutatási területen alkalmazható. Segíthet például a fehérjék genetikai szekvencia alapú előrejelzésében, új molekulák azonosításában az egészségügy és az ipar számára, valamint a génmutációk funkcionális hatásainak értékelésében.

A generatív genomika új dimenziói

Patrick Hsu, az Arc Institute társalapítója és a Kaliforniai Egyetem (Berkeley) bioinformatikai professzora szerint az Evo 2 hatalmas előrelépést jelent a generatív genomika területén. A genetikai építőelemek mélyebb megértése révén az egészségügyi és környezeti kihívásokra olyan megoldások születhetnek, amelyek eddig elképzelhetetlenek voltak.

A modell különféle biológiai szekvenciák generálására is képes, és a kutatók paramétereinek beállításával finomhangolható. Azok, akik saját adathalmazukon szeretnék továbbfejleszteni, letölthetik az Nvidia BioNeMo Framework nyílt forráskódú verzióját, amely kifejezetten biomolekuláris kutatásokhoz optimalizált számítási eszközöket tartalmaz.

Széles körű alkalmazási lehetőségek

Az Evo 2 képes a DNS, RNS és fehérjeadatok elemzésére, és számos tudományos területen hasznosítható, beleértve az egészségügyet, a mezőgazdasági biotechnológiát és az anyagtudományt. Egyedülálló modellarchitektúrája révén akár egymillió genetikai szekvencia token feldolgozására is képes, lehetővé téve a tudósok számára a genetikai kód és a sejtműködés közötti kapcsolatok mélyebb feltárását.

A modell különösen hasznos lehet a gyógyszerkutatásban, hiszen képes azonosítani azokat a génvariánsokat, amelyek egy adott betegséggel összefüggésbe hozhatók. Az Arc Institute és a Stanford Egyetem kutatásai szerint az Evo 2 a mellrákkal összefüggésbe hozott BRCA1 gén esetében 90%-os pontossággal képes előre jelezni, hogy egy eddig ismeretlen mutáció milyen hatással lesz a gén működésére.

A mezőgazdasági biotechnológiában az Evo 2 hozzájárulhat a globális élelmezési problémák megoldásához, például olyan növényfajták kifejlesztésével, amelyek ellenállóbbak a klímaváltozással szemben, vagy tápanyagban gazdagabbak. Emellett más tudományos területeken is alkalmazható, például bioüzemanyagok fejlesztésére, illetve olyan fehérjék létrehozására, amelyek képesek lebontani az olajat vagy a műanyagot.

Egy új tudományos eszköz határai

„Az Evo 2 bevezetése olyan, mintha egy új, nagy teljesítményű teleszkópot küldenénk az univerzum legtávolabbi pontjaira. Tudjuk, hogy hatalmas lehetőségek rejlenek benne, de még nem is sejtjük, milyen felfedezések várnak ránk” – mondta Dave Burke, az Arc Institute technológiai vezetője.

Az MI felgyorsítja az innovációt

Az Arc Institute 2021-ben jött létre 650 millió dolláros alaptőkével azzal a céllal, hogy hosszú távú tudományos kihívásokra összpontosítson. Az intézet egyik kiemelt célja, hogy a kutatók számára megszüntesse az állandó pályázati kényszert, és lehetőséget biztosítson az innovációra. Az Arc kutatói nyolcéves, megújítható finanszírozási ciklusokban dolgoznak, amelyeket egyetemi állásaikkal párhuzamosan is betölthetnek. Partnereik között szerepel a Stanford Egyetem, valamint a Kaliforniai Egyetem (Berkeley és San Francisco).

Az Nvidia fejlett számítási infrastruktúrájának köszönhetően az Arc kutatói összetettebb projekteket valósíthatnak meg, nagyobb adathalmazokat elemezhetnek és gyorsabban érhetnek el eredményeket. Az intézet fő kutatási területei közé tartoznak a daganatos megbetegedések, az immunrendszeri rendellenességek és a neurodegeneratív betegségek.

Az Evo 2 fejlesztéséhez az Nvidia 2000 darab H100-as GPU-t biztosított az Nvidia DGX Cloud platformon keresztül, amely az AWS felhőszolgáltatásán fut. A DGX Cloud lehetőséget nyújt arra, hogy a kutatók rövid távon is hozzáférjenek nagy teljesítményű számítási klaszterekhez, elősegítve az innovációt és a tudományos fejlődést.