Yapay zeka, deneysel bir meraktan biyolojik araştırmaların itici gücü haline geldi. Derin öğrenme algoritmaları, geniş omik veri setleri ve otomatik laboratuvar iş akışlarının birleşimi, bilim insanlarının daha önce çözümsüz görülen sorunlarla başa çıkmasını sağladı. Protein yapı tahmininden ilaca yönelik tasarıma kadar birçok alanda AI okuryazarlığına duyulan ihtiyaç giderek artıyor. Bu momentum ile, biyolojiye özel olarak tasarlanmış güçlü Aİ temel modellerinin ortaya çıkması ile yeni bir paradigma değişimi eşiğindeyiz.
Biyolojiyi Kapsayan Güçlü Modeller
Bu yeni modeller, genom dizileri, RNA ve protein profilleri ile bazen bilimsel literatürü birleşik bir anlayış içinde toplama vaadi taşıyor. Biyolojinin dilini ve yapısını öğrenmek, daha akıllı ilaç keşfi, rasyonel enzim tasarımı ve hastalık mekanizmalarının açıklanması gibi dönüştürücü uygulamaları mümkün kılıyor.
AI Destekli Atılımlar
Bu AI destekli atılımlar karşısında, bu temel modellerin yalnızca ilerlemeyi hızlandırmakla kalmayıp, aynı zamanda biyolojik araştırmalarda nelerin mümkün olduğunu yeniden tanımlayacağı açıktır.
- Evo 2’yi NVIDIA BioNeMo NIM mikro hizmeti olarakücretsiz deneyin.
- Protein tasarımı için tam bir referans iş akışınıkeşfedin.
- Bugün verilerinize Evo 2’yi eğitmeye başlayınBioNeMo Framework‘ta.
- En son NVIDIA BioNeMo platformu güncellemelerinigüncel tutun.
Molekülden Genom İhtiyacına Geçiş
Evo modeli, Kasım 2024’te biyomoleküler araştırmalarda devrim niteliğinde bir dönüm noktası olarak tanıtıldı. Bu model, DNA, RNA ve proteinler gibi biyolojik dizileri analiz edebilen ve üretebilen bir temel amaca sahipti.
Evo, çoğu modelin tek modlara veya kısa bağlama sınırlı olduğu bir dönemde piyasaya sürüldü. Evrimsel biyolojideki çeşitli görevlerin üstesinden gelme başta olmak üzere önemli bir başarı sağladı.
Yenilikçi Mimari
Evo’nun başarısının temelinde StripedHyena mimarisi yatıyor. Bu, geleneksel dikkat mekanizmalarını kullanmadan uzun bilgi dizilerini işleme yeteneğiyle tasarlanmış hibrid bir derin öğrenme modelidir. Bunun yerine, konvolüsyonel filtreler ve kapıları kullanmaktadır.
Bu tasarım, geleneksel Transformer modellerinin sınırlamalarını aşmayı başarmış ve Evo’nun 131,072 tokena kadar uzun bağlamları etkin bir şekilde işlemesine olanak sağlamıştır.
Evo’nun Tahmin Gücü
Evo’nun tahmin yetenekleri, biyolojik modellemede yeni standartlar getirdi. Mutasyonların proteinler üzerindeki etkilerini tahmin etme gibi birkaç sıfırdan görevde rekabetçi bir performans sergiledi. Ayrıca, CRISPR-Cas sistemleri ve transpozonlar tasarlama gibi olağanüstü üretkenlik kabiliyetine sahipti. Bu örneklerin deneysel olarak doğrulanması, Evo’nun yeni biyolojik sistemler tasarlama yeteneğini kanıtlamıştır.
Evo 2: Gelişen Model
Evo 2, bu araştırma hattının bir sonraki neslini temsil ediyor. DNA, RNA ve protein hakkında daha derin bilgiler sunmakta ve tüm yaşam alemlerini kapsayan bir altyapı sunmaktadır. 8.85T nükleotidden oluşan 15,032 ökaryotik genom ve 113,379 prokaryotik genomla eğitildi, bu da onun çok çeşitli türler arasında karşılaştırma yapabilmesine olanak tanıyor.
StripedHyena 2 ile Artan Kapasite
Evo 2, 40B parametre ile yeni ve geliştirilmiş StripedHyena 2 mimarisini kullanıyor. Bu tasarım, uzun menzilli bağımlılıkları yakalama ve modelin eğitim verimliliğini geliştirme yeteneğini artırıyor.
Evo 2’nin en büyük modeli, 2,048 NVIDIA H100 GPU’su kullanılarak ve NVIDIA DGX Cloud üzerinde AWS’de eğitildi.
Uygulama Alanları ve Uluslararası Kapsam
Evo 2’nin genişletilmiş eğitim verileri ve geliştirilmiş mimarisi, onu çeşitli biyolojik uygulamalarda mükemmel kılmakta. Biyolojik veri setlerini entegre etme kabiliyeti sayesinde, sıfırdan performansı olan görevlerden biri olan mutasyon etkisi analizinde dikkat çekici başarıya ulaşıyor. Evo 2, prokaryotik ve ökaryotik genomlarda temel genleri tanımlama yeteneği ile de dikkat çekiyor.
Sonuç olarak, Evo 2 gibi modeller, yapay zekanın biyoloji alanında devrim yaratacak bir geleceği temsil ediyor. Genom analizi ve tasarımı konusundaki yetenekleriyle, eukaryotik biyoloji, insan hastalıkları ve evrimsel ilişkiler üzerinde derinlemesine etkilere sahiptir.
AI’nin Geleceği İçin Yetenekler
Evo 2, mutasyon etkilerini belirlemekten karmaşık biyomoleküler sistemler tasarlamaya kadar birçok alanda çok maksatlı kullanım kabiliyetine sahiptir. Uzun bağlam bağımlılıklarını içerebilmesi, genomlar arasındaki kalıpları keşfetmesine olanak tanır.
Genel olarak, AI, yaşamın karmaşasını anlamaya ve yeni biyolojik sistemler tasarlamaya yardımcı olma potansiyelini artırıyor. Gelişen modeller, AI’nın yaşam biliminin karmaşıklığını çözmekteki rolünü güçlendiriyor.
Daha fazla bilgi için Arc Institute tarafından yayımlanan teknik rapora göz atabilirsiniz. Evo 2, NVIDIA BioNeMo platformu içinde de mevcut.
Teşekkürler
Aşağıdaki araştırma katkıcılarına bu yazının hazırlanması sürecindeki olağanüstü katkılarından dolayı teşekkür ederiz:
- Garyk Brixi, Stanford Üniversitesi’nde genetik doktora öğrencisi
- Jerome Ku, Arc Institute ile çalışan makine öğrenimi mühendisi
- Michael Poli, Liquid AI’nin kurucu bilim insanı ve Stanford Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi doktora öğrencisi
- Greg Brockman, OpenAI’nin kurucu ortağı ve başkanı
- Eric Nguyen, Stanford Üniversitesi’nde biyomühendislik doktora öğrencisi
- Brandon Yang, Cartesia AI’nin kurucu ortağı ve Stanford Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi doktora öğrencisi (izinde)
- Dave Burke, Arc Institute’de teknoloji müdürü
- Hani Goodarzi, Arc Institute’de ana araştırmacı ve Kaliforniya, San Francisco Üniversitesi’nde biyofizik ve biyokimya doçenti
- Patrick Hsu, Arc Institute’in kurucu ortağı, Kaliforniya, Berkeley Üniversitesi’nde biyomühendislik yardımcı profesörü ve Deb Faculty Fellow
- Brian Hie, Stanford Üniversitesi’nde kimya mühendisliği yardımcı profesörü, Dieter Schwarz Vakfı Stanford Veri Bilimi Fakülte Üyesi ve Arc Institute’de yenilikçi araştırmacı
