Ученые сделали прорыв в борьбе со смертельными заболеваниями: «Окажут значительное положительное влияние»
Исследовательская группа под руководством Вандербильта разработала экономически эффективную модель «белкового языка», управляемую ИИ, которая может помочь ученым быстрее и эффективнее реагировать на возникающие угрозы для здоровья, а также привести к лучшим результатам для здоровья при таких заболеваниях, как рак.
По словам IBM, концепции, которые делают большие языковые модели или LLM, работают с первых дней вычислений, однако сегодняшний искусственный интеллект ускоряет нашу способность находить шаблоны в больших объемах данных и более точно прогнозировать результаты.
Команда Медицинского центра Университета Вандербильта, в которую вошли ученые из США, Швеции и Австралии, в пресс-релизе показала, что она обучила модель «белкового языка» — получившую название MAGE — распознавать ранее охарактеризованные антитела и генерировать последовательности антител для птичьего гриппа и респираторных вирусов без исходного шаблона.
«Это исследование является важной ранней вехой на пути к нашей конечной цели — использовать компьютеры для эффективного и эффективного проектирования новых биологических препаратов с нуля и перевода их в клинику», — сказал в пресс-релизе автор Ивелин Георгиев.
«Такие подходы окажут существенное положительное влияние на общественное здравоохранение и могут быть применены к широкому спектру заболеваний, включая рак, аутоиммунитет, неврологические заболевания и многие другие», — добавил Георгиев.
В более широком смысле, в то время как огромные потребности ИИ в энергии и воде остаются предметом серьезной озабоченности — поскольку сообщества часто в конечном итоге платят цену в виде более высоких счетов за электричество, более низкого качества воздуха и грязной питьевой воды — прорыв подчеркивает, почему новаторы так высоко оценивают его потенциал.
«MAGE может быть использован для генерации антител против возникающей угрозы здоровью быстрее, чем традиционные методы обнаружения антител, которые будут полагаться на доступ к специализированным биологическим материалам (например, образцам крови или антигенному белку)», — пишут исследователи.
Что касается борьбы с нежелательными последствиями ИИ, многие центры обработки данных используют чистую энергию для работы с питанием, и новый прорыв в охлаждении может уменьшить энергетический след ИИ. Также появляются нетоксичные, менее водоемкие методы охлаждения. Однако, очевидно, предстоит еще много работы для снижения уровня загрязнения и потребления ресурсов, связанных с технологиями, ориентированными на ИИ.
Нажмите на свой выбор, чтобы увидеть результаты и высказать свое мнение.
Получите бесплатные информационные бюллетени TCD для простых советов, чтобы сэкономить больше, тратить меньше и сделать более разумный выбор — и заработать до 5000 долларов США на чистые обновления в эксклюзивном клубе вознаграждений TCD.
