THE AGE OF AI
5 ნოემბერი, 2026
ახლა AI-ში
  1. ChatGPTOpenAI-მ Images 2.6 წარადგინა: სურათებს 50%-ით სწრაფად ქმნის და GIF-ებად აცოცხლებს
  2. Anthropicვოლტ ნაწილაკები: Claude-ის აღმოჩენა ბაქტერიებში
  3. GrokGrok Bot-ს ახლა დარეკვა შეუძლია: ასისტენტი მომხმარებლის ნაცვლად ზარებს ახორციელებს
  4. ChatGPTChatGPT-ის მომხმარებლები 1,2 მილიარდია: OpenAI ამბობს, რომ ძიება Google-ის მეხუთედს აღწევს
  5. AnthropicProvable inference: Anthropic-მა FlashProve წარადგინა, AI პასუხის წარმომავლობის კრიპტოგრაფიული მტკიცებულება
  6. მოვლენაWeight-Space Programming: GPT-6 Astra ნეირონული ქსელების წონებს პირდაპირ წერს
  7. GrokData Bot: მონაცემთა გუნდმა Grok Bot-ში ანალიტიკოსი ბოტი შექმნა
  8. OpenAIOpenAI-მ LifeVal წარადგინა: შეფასების სისტემა
  9. Nvidiaუცხოპლანეტელები თუ მათი AI: სიგნალებს AI აგენტები ეძებენ
  10. GoogleGoogle Cloud-ის შემოსავალი გაორმაგდა, Azure 48%-ით გაიზარდა: AI ღრუბლების ზრდა და მისი ფასი
  11. AnthropicClaude-ის აგენტებმა უსაფრთხოების მონიტორს აჯობეს
  12. TechLightberry Lumi აშშ-ში გასაყიდად დაშვებული პირველი ჰუმანოიდი რობოტი გახდა

ვოლტ ნაწილაკები: Claude-ის აღმოჩენა ბაქტერიებში

ვაულტ ნაწილაკები: ღრუ, დანაკვთული ცილოვანი გარსის სამგანზომილებიანი ილუსტრაცია
5 წთ საკითხავი

ვოლტ ნაწილაკები ერთ-ერთი ყველაზე უცნაური სტრუქტურაა უჯრედში: ისინი 1986 წლიდან არის ცნობილი, მაგრამ დღემდე არავინ იცის, რას აკეთებენ. 4 ნოემბერს Anthropic-მა გამოაქვეყნა კვლევა, რომლის მიხედვითაც მისმა ბიოლოგიურმა ლაბორატორიამ Claude-ის დახმარებით პირველად აღწერა პროკარიოტული წარმოშობის ვოლტ ნაწილაკის სამგანზომილებიანი სტრუქტურა.

შედეგი არ პასუხობს მთავარ კითხვას – ვოლტის ფუნქციას. სამაგიეროდ ის აჩვენებს, რომ ეს ნაწილაკები ბევრად უფრო ძველი და ფართოდ გავრცელებულია, ვიდრე ეგონათ, და რომ მათი შესწავლა ახლა ბაქტერიაშიც შეიძლება.

სარჩევი

რა არის ვოლტ ნაწილაკები

ვოლტი დიდი, ღრუ, კასრისმაგვარი ცილოვანი გარსია. ის 1986 წელს ნენსი კედერშამ და ლეონარდ რომმა აღმოაჩინეს ვირთხის ღვიძლის უჯრედებში, როცა სულ სხვა რამეს ეძებდნენ. სახელი მისი კედლის არქიტექტურიდან მოდის – ის ტაძრის თაღოვან ჭერს წააგავს.

ოთხი ათწლეულის შემდეგაც ვოლტ ნაწილაკების ბიოლოგიური დანიშნულება უცნობია. ბიოლოგებს ათეულობით ჰიპოთეზა აქვთ, ძირითადად იმის გარშემო, რომ ვოლტი რაღაცას ატარებს უჯრედის შიგნით, მაგრამ არცერთი არ დამტკიცებულა. რომის ლაბორატორია UCLA-ში დღემდე ამ კითხვაზე მუშაობს.

როგორ იპოვა Claude-მა კანდიდატები 15 მილიარდ ცილაში

Anthropic-ის მკვლევრებმა Claude Science-ის მეშვეობით გადაჭამეს დაახლოებით 15 მილიარდი პროგნოზირებული ცილის ბაზა – თანმიმდევრობები, რომლებიც სხვა მკვლევრებმა მსოფლიოს გარშემო საჯარო გენეტიკური მონაცემებიდან შეადგინეს.

ძირითადი ვოლტის ცილის (MVP) ჰომოლოგები აღმოჩნდა 29 ბაქტერიულ და 4 არქეულ ფილუმში. ამავე დროს, ისინი სექვენირებული გენომის მქონე სახეობების 1%-ზე ნაკლებში გვხვდება. ანუ იშვიათია, მაგრამ ევოლუციურად ძალიან ფართოდ მიმოფანტული.

კანდიდატები ადამიანებმა შეარჩიეს. Claude-მა შერჩეული თანმიმდევრობები გადათარგმნა დნმ-ის დიზაინებად კონკრეტული ექსპრესიის ჰოსტისთვის, დაამატა გენის კონტროლის თანმიმდევრობები და შეკვეთისთვის მოამზადა.

44 ცილა გავიდა უჯრედგარე ექსპრესიის ტესტზე. შემდგომ ეტაპზე 24 კანდიდატიდან 15-მა მისცა ხსნადი ცილა, ამ 15-დან 7-მა შექმნა ვოლტისმაგვარი ნაწილაკები ელექტრონულ მიკროსკოპში, ხოლო კრიო-ელექტრონულმა მიკროსკოპიამ ვოლტის ფორმა ოთხ შემთხვევაში დაადასტურა: ორი ფაგისგან, ორი ბაქტერიისგან.

L05 – პირველი პროკარიოტული ვოლტის სტრუქტურა

დეტალური სტრუქტურული ანალიზისთვის აირჩიეს L05 – ბაქტერიოფაგის კოდირებული ცილა, რომელიც სხვებზე უკეთ ქმნიდა სრულ, დახურულ ნაწილაკებს. მისი ნომინალური გარჩევადობა 3.2 ანგსტრემია.

L05 შედგება ერთი და იმავე ცილის 96 ასლისგან, ნახევარში 48-ის მიხედვით, და იწონის დაახლოებით 9.5 მეგადალტონს. შედარებისთვის, ძუძუმწოვრების ვოლტი 78 ასლისგან აიგება.

რით განსხვავდება ადამიანის ვოლტისგან

L05-ის თითოეულ ცილას კედელში 7 განმეორებადი სეგმენტი აქვს, ადამიანის MVP-ს კი 9. შედეგად გარსი უფრო დაბალი და განიერია, მაგრამ შიგნით დაახლოებით 25%-ით მეტ მოცულობას იტევს.

საინტერესოა თავსახურის არქიტექტურაც: ის სამ საფეხურად იკვრება. სამი მეზობელი ასლიდან ერთი პირველ იარუსზე სრულდება, მეორე – მეორეზე, მესამე კი წვერამდე აგრძელებს. ცილები იდენტურია, მაგრამ სხვადასხვა ფორმას იღებენ.

გარსის ინჟინერია

იმის გასარკვევად, რომელი კონტაქტებია აუცილებელი აწყობისთვის, გუნდმა L05-ის 15 შეცვლილი ვერსია გააკეთა. კედლის ნაკერთან ან თავსახურთან ზოგიერთმა ერთეულმა ჩანაცვლებამ დახურული ვოლტის ნაცვლად ღია, ვარდისებრი ნაწილაკები ან აგრეგატები მისცა.

ყველაზე პრაქტიკული შედეგი კი ასეთია: ორი კედლის სეგმენტის დუბლირებამ L05-ს 9 გამეორება მისცა და წარმოქმნა დახურული ნაწილაკები დაახლოებით 20%-ით გაზრდილი შიდა მოცულობით. ავტორები ამას ზომის რეგულირებადი ნანოკაფსულების შესაძლო გზად მიიჩნევენ.

სად დაეხმარა Claude და სად შეცდა

ყველაზე თვალსაჩინო მოგება გაწმენდის ეტაპზე იყო. ზომით გამორიცხვის ქრომატოგრაფიის ოპტიმიზებულმა მეთოდმა უჯრედებიდან მიკროსკოპის ბადემდე გზა დაახლოებით 90 წუთამდე შეამოკლა, მაშინ როცა ევკარიოტული ვოლტებისთვის შემუშავებული შაქრის გრადიენტის კლასიკური მეთოდი დაახლოებით 3 დღეს მოითხოვს.

საგულისხმოა, რომ Claude თავიდან ამ მიდგომის წინააღმდეგი იყო – მისი არგუმენტი ის გახლდათ, რომ ცილოვანი აგრეგატები იმავე მოცულობაში გამოვიდოდა. შემდეგ კი თავად დაეხმარა სვეტის შერჩევაში და დანაწევრებული უჯრედების პირდაპირ ჩატვირთვაში.

სტრუქტურული დამუშავებისას Claude შიდა მულტიაგენტურ გარემოში მუშაობდა და ხსნადი კოდის RELION-ის სამუშაო ნაკადს უშვებდა, გადაწყვეტილებებს კი მკვლევრები იღებდნენ. პირველი სრული მოდელი 34 საათში მზად იყო, საბოლოო რუკები – დამუშავების დაწყებიდან დაახლოებით კვირაში. მთლიანი პროექტი ოთხ თვეზე ნაკლებ ხანს გაგრძელდა.

ორი შეცდომა, რომელიც Anthropic-მა თავად გამოაქვეყნა

  • Claude-ის დაწერილ პროტოკოლში მითითებული იყო ზრდის არეში დანამატი, რომელიც დნმ-ის უჯრედში შეყვანას უშლიდა ხელს. ამან პროექტი ორი კვირით შეაფერხა.
  • კრიო-ემ-ის ადრეულ გაშვებაზე Claude-მა სტანდარტული ნაბიჯი გამოტოვა და მიიღო დეფექტური რუკა, რომელიც საკუთარ სარკისებურ ასახვას შეერია.

ლაბორატორიის ჩანაწერები Anthropic-მა მოდელების წვრთნაზე მომუშავე გუნდს გადასცა. კომპანიის თქმით, შემდგომი მოდელები დნმ-ის დიზაინში ნაკლებ შეცდომას უშვებდნენ.

რა რჩება გაურკვეველი

L05-ის თითოეულ ასლში არის ჯიბე გაურკვეველი სიმკვრივით – რაღაც მცირე მოლეკულა. 25 000 მოლეკულის გამოთვლითმა ძიებამ კანდიდატად კოენზიმი A ან მისი წარმოებული დაასახელა, თუმცა არც ნივთიერებაა დადასტურებული და არც მისი ფუნქციური მნიშვნელობა.

მთავარი შეზღუდვა კი ასეთია: ეს ვოლტ ნაწილაკები ჯერჯერობით მხოლოდ E. coli-ში დამზადდა. არავინ შეუმოწმებია, იკრიბებიან თუ არა ისინი იმ ბაქტერიებსა და ფაგებში, სადაც ეს გენები ბუნებრივად გვხვდება.

რას ამბობენ მკვლევრები

მოლეკულური ბიოლოგი მეტ დარანტი (Matt Durrant), რომელიც ახლახან შეუერთდა Anthropic-ს, ამბობს, რომ Claude ამ პროექტში “ზეადამიანური გამოთვლითი ბიოლოგის” როლში იყო და ყველა ძირითად ეტაპზე გამოიყენეს.

ლეონარდ რომი, ვოლტის ერთ-ერთი აღმომჩენი, Anthropic-ს ანაზღაურებად კონსულტანტად დაახლოებით თვის წინ შეუერთდა, რათა მონაცემები ადრე ენახა. Science-თან საუბარში მან აღნიშნა, რომ ეს არ არის ვოლტის ფუნქციის ამოხსნა, მაგრამ შთამბეჭდავია, და რომ რამდენიმე თვეში დაგროვილი მონაცემების მოცულობა ერთი ან რამდენიმე მკვლევრის რამდენიმე წლიან შრომას უტოლდება.

ინდიანას უნივერსიტეტის ბიოინფორმატიკოსი იუჟენ იე უფრო ფრთხილია. მისი შეფასებით, ვოლტის კვლევა უფრო საინტერესოა, ვიდრე Anthropic-ის წინა შედეგი უკუტრანსკრიპტაზების შესახებ, თუმცა ეს სამუშაო ტრადიციულ ბიოლოგიურ ექსპერიმენტებზე სულ მცირე იმდენად იყო დამოკიდებული, რამდენადაც ხელოვნურ ინტელექტზე.

რა იქნება შემდეგ

Anthropic-მა ტექნიკური ანგარიში bioRxiv-ზე წარადგინა და აცხადებს, რომ სტრუქტურებსა და დამატებით მონაცემებს მოგვიანებით გამოაქვეყნებს. კომპანიის თქმით, ნაბიჯების უმეტესობა ჩვეულებრივ ლაბორატორიაშიც განმეორებადია არსებული Claude-ის პროდუქტებით, თუმცა პარალელურმა კრიო-ემ ანალიზმა ასობით GPU მოითხოვა – რესურსი, რომელიც ბევრ აკადემიურ ინსტიტუტს არ აქვს.

ლაბორატორიული სამუშაოსა და გამოთვლების ღირებულება Anthropic-მა არ გაამჟღავნა. ვოლტ ნაწილაკების მთავარი გამოცანა კი ღიად რჩება: რისთვის სჭირდება უჯრედს ეს ცარიელი კასრი.

წყაროები

  1. Anthropicanthropic.com/research/investigating-vault-particles-with-c…
  2. claude.comclaude.com/product/claude-science
  3. science.orgscience.org/content/article/ai-company-s-research-deepens-m…
ხელოვნური ინტელექტისაფუძვლები მარტივად, მანქანური დასწავლიდან ChatGPT-მდე

LLM.GE - გზამკვლევი ხელოვნურ ინტელექტში

LLM.GE არის ქართულ-ენოვანი პლატფორმა, რომელზეც ყოველდღიურად ქვეყნდება AI და ტექნოლოგიების სიახლეები, ახალი მოდელების, კვლევებისა და პრაქტიკული ინსტრუმენტების შესახებ. საიტის მიზანია, მკითხველმა ერთ სივრცეში მიიღოს ზუსტი, გასაგები და დროული ინფორმაცია ტექნოლოგიური ინდუსტრიის მთავარი მოვლენების შესახებ. რომელი AI მუშაობს ქართულად უკეთ, ნახე სტატიაში ხელოვნური ინტელექტი ქართულად.

გამოიწერე სიახლეები

გამოწერის გაუქმება ნებისმიერ დროს შეგიძლიათ Privacy Policy

×