Экс-сотрудники DeepMind разрабатывают универсальный биологический ИИ

Bioptimus — это объединение команды выпускников Google DeepMind и ученых из биотехнологической компании Owkin, которая использует искусственный интеллект для поиска новых методов лечения, оптимизации клинических испытаний и разработки ИИ-диагностики. Стартап использует возможности вычислений в облаке AWS и генерацию данных от Owkin, а также мультимодальные данные о пациентах из ведущих медицинских учреждений по всему миру.

Это позволяет создавать комплексные вычислительные модели, которые отличаются от тех, что основаны только на открытых наборах данных и одной модальности данных. Такой подход охватывает все биологическое разнообразие.

Соучредитель и генеральный директор Bioptimus Жан-Филипп Верт объяснил, что благодаря статусу небольшой независимой компании Bioptimus сможет быстрее получать прямой доступ к данным, необходимым для обучения биологических моделей, по сравнению с более крупными компаниями вроде Google DeepMind. Верт в прошлом руководил исследованиями в Google Brain.

Будучи гибкой и маленькой командой, Bioptimus может эффективнее и быстрее работать с партнерами, предоставляя им модели для исследований. Важным аспектом работы Bioptimus является открытость и прозрачность: они планируют выпустить свою работу со свободным доступом к исходному коду, чтобы поддерживать обмен информацией и сотрудничество с научным сообществом. Родольф Дженаттон, бывший научный сотрудник Google DeepMind, также присоединился к команде Bioptimus и подчеркнул важность прозрачности и совместного развития открытой науки.

Нынешние модели искусственного интеллекта ограничены конкретными аспектами биологии, пояснил Жан-Филипп Верт.

Некоторые компании разрабатывают языковые модели для белковых последовательностей, а также проводят исследования по созданию базовых моделей для изображений клеток. Однако нет целостного взгляда на всю биологию и не существует модели, которая объединила бы все данные в одну консолидированную систему. Bioptimus стремится заполнить этот пробел и создать цельную ИИ-модель биологии.

Основной вызов — доступ к необходимой информации. Этот процесс сильно отличается от обучения языковых моделей на текстовых данных из интернета. Но у стартапа есть преимущество в виде доступа к данным благодаря партнерству с Owkin.