ჭდე: Google Deepmind

  • TxGemma – Google DeepMind ბიომედიცინის გარდასაქმნელად

    TxGemma – Google DeepMind ბიომედიცინის გარდასაქმნელად

    ბოლო წლების განმავლობაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ბიომედიცინის სფეროში მკვეთრად გაიზარდა. ერთ-ერთი უახლესი და აღსანიშნავი ინიციატივა ამ მიმართულებით არის Google-ის მიერ შექმნილი TxGemma – ღია ხელმისაწვდომი AI მოდელების კოლექცია, რომელიც მიზნად ისახავს წამლების აღმოჩენის პროცესის გაუმჯობესებას, კვლევის დაჩქარებას და ახალი თერაპიების განვითარების ხელშეწყობას. TxGemma წარმოადგენს იმ ნაბიჯს, რომელიც აკავშირებს cutting-edge ტექნოლოგიებსა და სიცოცხლის გადამრჩენ მეცნიერებას.

    ბიოფარმაცევტული კვლევა და ახალი წამლების აღმოჩენა უკიდურესად რთული, ხანგრძლივი და ძვირადღირებული პროცესია. ახალი წამლის ბაზარზე გამოტანას საშუალოდ ათწლეულები და მილიარდობით დოლარი სჭირდება. მიუხედავად ამისა, ბოლო ეტაპზე მრავალი ნაერთი მაინც ვერ ახერხებს დამტკიცებას ეფექტიანობის ან უსაფრთხოების პრობლემების გამო. ამ გამოწვევის გადასაჭრელად ბოლო წლებში აქტიურად დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება, რაც კვლევის ავტომატიზაციასა და შედეგების სიზუსტის გაუმჯობესებას უზრუნველყოფს.

    TxGemma სწორედ ამ საჭიროებას პასუხობს. ეს არის Google DeepMind-ის Gemma მოდელებზე დაფუძნებული, სპეციალურად ბიომედიცინისთვის მორგებული მოდელების ნაკრები. მისი მთავარი მიზანია ხელი შეუწყოს წამლების აღმოჩენის პროცესში პროგნოზირების, ანალიზისა და ახალი იდეების გენერირების გაუმჯობესებას.

    როგორ მუშაობს TxGemma?

    TxGemma სწავლობს მოლეკულურ მონაცემებზე, ცილებზე, გენებზე, დაავადებებსა და უჯრედულ ხაზებზე დაყრდნობით. მისი ტრენინგი ჩატარდა 7 მილიონზე მეტ ბიოლოგიურ მაგალითზე, რაც მოიცავს მცირე მოლეკულებს, ნუკლეინის მჟავებსა და სხვა მნიშვნელოვან ბიოქიმიურ კომპონენტებს. ეს ცოდნა საშუალებას აძლევს მოდელებს:

    წინასწარ განსაზღვრონ მოლეკულების თვისებები — მაგალითად, იქნება თუ არა კონკრეტული ნაერთი ტოქსიკური ადამიანის უჯრედებისთვის, შეაღწევს თუ არა სისხლ-ტვინის ბარიერს ან მიეკრობა სასურველ ბიოლოგიურ სამიზნეს.

    მოულოდნელი ურთიერთობების აღმოჩენა — მოდელებს შეუძლიათ გაანალიზონ კომპლექსური ურთიერთობები ნაერთებსა და ცილებს შორის, რაც ადამიანისთვის შეუმჩნეველი რჩება.

    ახალი მოლეკულების გენერირება — TxGemma-ს გენერაციული შესაძლებლობები იძლევა ახალი ბიოქიმიური სტრუქტურების შექმნის საშუალებას, რომლებიც შესაძლოა უკეთესად იმოქმედოს კონკრეტულ სამიზნეზე.

    TxGemma ხელმისაწვდომია სამი ძირითადი ზომით:

    • 2 მილიარდი პარამეტრი (2B) – მცირე პროექტებისთვის და კვლევითი ამოცანებისთვის.
    • 9 მილიარდი პარამეტრი (9B) – საშუალო სირთულის ამოცანებისთვის.
    • 27 მილიარდი პარამეტრი (27B) – მასშტაბური კვლევებისა და რთული ბიომოლეკულური პროგნოზებისთვის.

    სხვადასხვა მოდელი მორგებულია კონკრეტულ საჭიროებებზე და ხელმისაწვდომია როგორც ზოგადი დანიშნულების, ისე სპეციალური „predict“ ვერსიები, რომლებიც ყურადღებას ამახვილებენ პროგნოზირებაზე, მაგალითად, ტოქსიკურობის შეფასებაზე.

    TxGemma-ს გამოყენების შესაძლებლობები ფართოა:

    • წამლის განვითარების პროცესის დაჩქარება — მოდელები ამცირებენ ლაბორატორიულ ექსპერიმენტებზე დამოკიდებულებას, რაც დროისა და რესურსების დაზოგვას იწვევს.
    • ახალი სამიზნეების აღმოჩენა — AI-ს შეუძლია შეისწავლოს სხვადასხვა ცილოვანი სამიზნეები და გენეტიკური მარკერები, რაც ხელს უწყობს ახალი თერაპიული მიმართულებების განვითარებას.
    • კლინიკური კვლევების დაგეგმვა — პროგნოზირების მექანიზმები ამარტივებს ეფექტიანობისა და უსაფრთხოების წინასწარ შეფასებას.

    ღია ხელმისაწვდომობა მეცნიერებს აძლევს თავისუფლებას ექსპერიმენტებისთვის, ადაპტაციისთვის და მოდელების სხვადასხვა მიმართულებით გამოყენებისთვის.

    Google-ის სტრატეგიული ნაბიჯი იყო TxGemma-ს ღია კოდის მქონე მოდელად გამოშვება, რაც შესაძლებელს ხდის ნებისმიერ მკვლევარისთვის თუ დეველოპერისთვის გამოიყენოს ეს ინსტრუმენტი საკუთარი კვლევებისთვის. მოდელები ხელმისაწვდომია Google-ის Health AI Developer Foundations პლატფორმაზე და Hugging Face-ზე.

    Google-ის მიზანი ამ ინიციატივით არის ბიომედიცინის დემოკრატიზაცია – რაც ნიშნავს, რომ cutting-edge ტექნოლოგიებზე წვდომა მხოლოდ უმსხვილესი კომპანიებისთვის აღარ იქნება ხელმისაწვდომი. ამით კვლევები გახდება უფრო მრავალფეროვანი, ხოლო სამეცნიერო მიღწევები — უფრო მასშტაბური.

    TxGemma არის Google-ის მნიშვნელოვანი ნაბიჯი ბიომედიცინის სფეროს გარდაქმნისკენ, რომელიც აერთიანებს AI-ის ძლიერ შესაძლებლობებს და სამეცნიერო კვლევის საჭიროებებს. მისი ღია ხელმისაწვდომობა და მაღალეფექტური ფუნქციონალი საშუალებას აძლევს მკვლევრებსა და დეველოპერებს სწრაფად და ეფექტიანად შექმნან ახალი თერაპიული პრეპარატები, შეამცირონ ხარჯები და დროულად მიაწოდონ საზოგადოებას სიცოცხლის გადამრჩენი გადაწყვეტილებები.

    ეს მხოლოდ დასაწყისია იმ ცვლილებების, რომელსაც ხელოვნური ინტელექტი ბიომედიცინაში მოიტანს. TxGemma გვიჩვენებს, რომ ტექნოლოგია და მეცნიერება ერთად გაცილებით ძლიერია ხოლო და ახლო მომავალში დიდი შანსია ძალზედ საინტერესო და მასშტაბური აღმოჩენების მომსწრენი გავხდეთ.

  • AGI – ხელოვნური ინტელექტის ევოლუციის გარდამტეხი ფაზა

    ხელოვნური ინტელექტის (AI) სწრაფმა განვითარებამ უკვე შეცვალა ტექნოლოგიური ლანდშაფტი — ავტომატიზაცია, გენერატიული მოდელები, მოლაპარაკე ჩატბოტები, სამედიცინო დიაგნოსტიკა და სხვა, გახდა ყოველდღიურობის ნაწილი. თუმცა, ეს ყველაფერი ჯერ კიდევ ე.წ. „ვიწრო AI“-ს ეკუთვნის — სისტემებს, რომლებიც ერთ ან რამდენიმე კონკრეტულ ამოცანას წყვეტენ ადამიანის მსგავსად ან უკეთ.

    AGI(ზოგადი ხელოვნური ინტელექტი), ამ ყველაფრის საპირისპიროდ, მიზნად ისახავს იმგვარი ინტელექტის შექმნას, რომელსაც შეუძლია დამოუკიდებლად ისწავლოს, გადაწყვიტოს მრავალფეროვანი ამოცანები და გააზრებულად იმოქმედოს გარემოზე — ანუ ფუნდამენტურად ადამიანის ინტელექტის სიმძლავრეს მიუახლოვდეს ან გადააჭარბოს.

    AGI არ იქნება მხოლოდ ხელსაწყო კონკრეტული დავალებებისთვის. ის გახდება შემოქმედებითი პარტნიორი მეცნიერებაში, წამლების აღმოჩენაში, ახალი ენერგო სისტემების შექმნაში, ან თუნდაც სამართლის სფეროში ეთიკური პრობლემების გაანალიზებაში. ამ მიზნის მიღწევა კი ტექნოლოგიურ და ფილოსოფიურ კითხვებთანაა დაკავშირებული: რა არის შეგნება? შეიძლება თუ არა მასის მანქანურით იმიტირება?

    დღესდღეობით არსებული მოდელები — როგორიცაა GPT-4, Gemini, Claude და Mistral — ჯერ კიდევ არ არიან AGI, თუმცა გარკვეული ასპექტებით მისკენ გადადგმულ ნაბიჯებს წარმოადგენენ. ისინი ახერხებენ მრავალდონიან აზროვნებას, ენობრივი კონტექსტის შენარჩუნებას და ზოგჯერ რთული ამოცანების გადაჭრას. თუმცა, მათ აკლიათ მიზანმიმართული მოქმედების სტაბილურობა, შინაარსობრივი თვითშეფასება და აბსტრაქტული მსჯელობის ღრმა უნარი.

    კვლევის ფრონტზე აქტიური მოთამაშეები არიან DeepMind (Isomorphic Labs-ის მეშვეობით), OpenAI, Anthropic, Conjecture და ბევრი სხვა. ისინი არამარტო უფრო მძლავრი მოდელების შექმნაზე მუშაობენ, არამედ ყურადღებას ამახვილებენ უსაფრთხოების, კონტროლისა და ეთიკის საკითხებზე — რაც AGI-ისთან დაკავშირებული უდიდესი გამოწვევაა.

    AGI-ის განვითარება კაცობრიობის წინაშე სვამს ძირითად კითხვას: ჩვენ ვქმნით ინსტრუმენტს, რომელიც დაგვეხმარება, თუ რაღაც ისეთს, რომელიც დამოუკიდებლად იარსებებს? პასუხი ამ კითხვაზე არა მხოლოდ ტექნოლოგიაზე, არამედ კოლექტიურ გონიერებაზე და სტრატეგიულ ხედვაზეა დამოკიდებული.

    AGI-ის გაჩენა არ იქნება ერთი კონკრეტული დღის მოვლენა — ეს იქნება გარდამავალი პროცესი, რომელიც, ზოგი ექსპერტის აზრით, უკვე დაწყებულია. პროგნოზები მისი გამოჩენის თაობაზე განსხვავებულია: ზოგი მიიჩნევს, რომ AGI შეიქმნება 2-5 წელიწადში, ზოგიც — 10-15 წლის განმავლობაში. მიუხედავად პროგნოზების განსხვავებულობისა, კონსენსუსი არსებობს რომ მისი განვითარება გარდაუვალია.