A világ kutatói számára immár elérhető az Evo 2, egy forradalmian új, nagyméretű MI-modell, amely képes értelmezni az élet genetikai kódját. Az eddigi legnagyobb, nyilvánosan hozzáférhető genomikai MI-modellt az Arc Institute és a Stanford Egyetem közös projektjeként hozták létre az NVIDIA DGX Cloud platformján, az Amazon Web Services (AWS) támogatásával.
Az Evo 2 az NVIDIA BioNeMo platformon keresztül globálisan elérhető, valamint az NVIDIA NIM mikro-szolgáltatásként is használható, amely biztonságos és egyszerű telepítést tesz lehetővé. A modell közel 9 billió (1012) nukleotid – a DNS és RNS építőkövei – feldolgozásával készült, és számos biomolekuláris kutatási területen alkalmazható. Segíthet például a fehérjék genetikai szekvencia alapján történő előrejelzésében, új molekulák azonosításában az egészségügy és az ipar számára, valamint a génmutációk funkcionális hatásainak értékelésében.
Generatív genomika új szintje
Patrick Hsu, az Arc Institute társalapítója és a Kaliforniai Egyetem (Berkeley) bioinformatikai professzora szerint az Evo 2 hatalmas előrelépést jelent a generatív genomikában. A genetikai építőelemek mélyebb megértésével olyan megoldások születhetnek az egészségügy és a környezettudomány területén, amelyeket eddig elképzelni sem lehetett.
A modell különféle biológiai szekvenciák generálására képes, és a kutatók paraméterek beállításával finomhangolhatják. Akik saját adathalmazukon szeretnék továbbfejleszteni, letölthetik az NVIDIA BioNeMo Framework nyílt forráskódú verzióját, amely kifejezetten a biomolekuláris kutatásokhoz optimalizált számítási eszközöket tartalmaz.
Alkalmazási területek a biomolekuláris tudományokban
Az Evo 2 képes értelmezni a DNS, RNS és fehérjeadatokat, és számos tudományos területen alkalmazható, beleértve az egészségügyet, a mezőgazdasági biotechnológiát és az anyagtudományt. Egyedülálló modellarchitektúrája révén akár 1 millió genetikai szekvencia token feldolgozására is képes, ami lehetővé teszi a tudósok számára, hogy mélyebben megértsék a genetikai kód és a sejtműködés közötti kapcsolatokat.
A modell például segíthet a gyógyszerkutatásban, mivel képes azonosítani azokat a génvariánsokat, amelyek egy adott betegséggel kapcsolatban állnak. Az Arc Institute és a Stanford Egyetem kutatásai kimutatták, hogy az Evo 2 a BRCA1 gén esetében – amelyet a mellrákkal hoznak összefüggésbe – 90 százalékos pontossággal képes előre jelezni, hogy egy eddig ismeretlen mutáció hogyan befolyásolja a gén működését.
A mezőgazdaságban az Evo 2 hozzájárulhat a globális élelmezési problémák megoldásához, például azáltal, hogy segít a klímaváltozásnak ellenállóbb vagy tápanyagban gazdagabb növényfajták fejlesztésében. Emellett más tudományos területeken is hasznosítható, például bioüzemanyagok tervezésére vagy olyan fehérjék létrehozására, amelyek képesek lebontani az olajat vagy a műanyagot.
„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 gyorsítja a tudományos innovációt
Az Arc Institute 2021-ben jött létre 650 millió dolláros alaptőkével, hogy hosszú távú tudományos kihívásokra összpontosítson. A kutatóintézet egyik fő célja, hogy megszabadítsa a tudósokat az állandó pályázati kötelezettségektől, lehetőséget adva nekik az innovációra. Az Arc kutatói nyolcéves, megújítható finanszírozási ciklusokat kapnak, 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 juthatnak eredményre. Az intézet kiemelt 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 számítási klaszterekhez, elősegítve az innovációt.
