تجمع EvolutionaryScale، المدعومة من Amazon وNvidia، 142 مليون دولار للذكاء الاصطناعي المولد للبروتين
حصلت شركة ناشئة جديدة نسبيًا تسمى EvolutionaryScale على شريحة ضخمة من الأموال لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد بروتينات جديدة للبحث العلمي.
أعلنت EvolutionaryScale اليوم أنها جمعت 142 مليون دولار في جولة تأسيسية بقيادة الرئيس التنفيذي السابق لـ GitHub Nat Friedman وDaniel Gross وLux Capital بمشاركة من Amazon وNVentures، الذراع الاستثماري لشركة Nvidia. أصدرت الشركة أيضًا ESM3، وهو نموذج للذكاء الاصطناعي تصفه بأنه “نموذج حدودي” لعلم الأحياء – وهو نموذج يمكنه إنشاء بروتينات لحالات الاستخدام مثل اكتشاف الأدوية وعلوم المواد.
وقال ألكسندر رايفز، المؤسس المشارك لـ EvolutionaryScale وكبير العلماء، في بيان: “يأخذ ESM3 خطوة نحو مستقبل علم الأحياء حيث يكون الذكاء الاصطناعي أداة للهندسة انطلاقًا من المبادئ الأولى، وهي الطريقة التي نهندسة بها الهياكل والآلات والرقائق الدقيقة ونكتب برامج الكمبيوتر”. .
بدأ رايفز، جنبًا إلى جنب مع توم سيكرو وسال كانديدو، في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لاستكشاف البروتينات أثناء وجوده في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة Meta، FAIR، في عام 2019. وبعد حل فريقهم، غادر رايفز وسيكرو وكانديدو ميتا لمواصلة البناء على العمل الذي قاموا به. لقد بدأت.
يمكن أن يكشف توصيف البروتينات عن آليات المرض، بما في ذلك طرق إبطائه أو عكسه خلق يمكن أن تؤدي البروتينات إلى فئات جديدة تمامًا من الأدوية والأدوات والعلاجات. لكن العملية الحالية لتصميم البروتينات في المختبر مكلفة، سواء من الناحية الحسابية أو من وجهة نظر الموارد البشرية.
إن تصميم البروتين يستلزم التوصل إلى بنية يمكنها ذلك بشكل معقول تنفيذ مهمة داخل الجسم أو المنتج، ثم العثور على تسلسل البروتين – تسلسل الأحماض الأمينية التي تشكل البروتين – من المحتمل أن “ينطوي” في البنية. يجب أن تطوى البروتينات بشكل صحيح إلى أشكال ثلاثية الأبعاد لتتمكن من القيام بوظيفتها المقصودة.
يقول رايفز إن ESM3، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات مكونة من 2.78 مليار بروتين، يمكنه “تحليل” تسلسل البروتينات وبنيتها ووظيفتها، مما يمكّن النموذج من توليد بروتينات جديدة على غرار AlphaFold من Google DeepMind. تعمل EvolutionaryScale على إتاحة النموذج الكامل الذي يحتوي على 98 مليار معلمة للاستخدام غير التجاري من خلال النظام الأساسي للمطورين السحابي Forge وإصدار نسخة أصغر من النموذج للاستخدام دون اتصال بالإنترنت.
تدعي شركة EvolutionaryScale أنها استخدمت ESM3 لتوليد نوع جديد من البروتين الفلوري الأخضر (GFP)، وهو البروتين المسؤول عن توهج قنديل البحر والألوان المضيئة في المرجان. تشرح ورقة مطبوعة مسبقًا على موقع الشركة تفاصيل عملها.
وتابع رايفز: “لقد عملنا على هذا الأمر لفترة طويلة، ونحن متحمسون لمشاركته مع المجتمع العلمي ورؤية ما سيفعلونه به”.
إن EvolutionaryScale ليست مؤسسة خيرية بالطبع، إذ تقول الشركة التي يبلغ عدد موظفيها 20 موظفًا تقريبًا لـ TechCrunch إنها تخطط لكسب المال من خلال مجموعة من الشراكات ورسوم الاستخدام ومشاركة الإيرادات. قد تعمل EvolutionaryScale مع شركات الأدوية لدمج ESM3 في سير عملها، على سبيل المثال، أو مشاركة الإيرادات مع الباحثين للاكتشافات المتقدمة التي يتم تسويقها باستخدام ESM3.
ولتحقيق هذه الغاية، تقول EvolutionaryScale إنها ستوفر قريبًا ESM3 ومشتقاته لاختيار عملاء AWS عبر منصة AWS’ SageMaker AI dev ومنصة Bedrock AI وخدمة HealthOmics. سيكون ESM3 متاحًا أيضًا لعملاء محددين يستخدمون خدمات NIM الصغيرة من NVIDIA، المدعومة بترخيص برنامج Nvidia Enterprise.
يقول EvolutionaryScale أن عملاء AWS وNvidia سيكونون قادرين على ضبط ESM3 باستخدام بياناتهم الخاصة إذا رغبوا في ذلك.
قد يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن تحقق EvolutionaryScale أرباحًا. وفي العرض الترويجي للشركة، والذي تمكنت مجلة فوربس من الحصول على نسخة منه في أغسطس الماضي، أكد EvolutionaryScale مرارًا وتكرارًا على أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية قد تستغرق عقدًا من الزمن للمساعدة في تصميم العلاجات. سيتعين على الشركة أيضًا درء المنافسة مثل شركة Isomorphic Labs التابعة لشركة DeepMind، والتي أبرمت بالفعل عقودًا مع شركات الأدوية الكبرى، بالإضافة إلى Insitro، و Recursion و Inceptive المتداولة علنًا.
الرهان الكبير لـ EvolutionaryScale هو توسيع نطاق التدريب النموذجي الخاص بها لدمج البيانات خارج نطاق البروتينات وإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي للأغراض العامة لتطبيقات التكنولوجيا الحيوية.
وقال متحدث باسم EvolutionaryScale: “إن الوتيرة المذهلة للتقدم الجديد في الذكاء الاصطناعي مدفوعة بنماذج كبيرة بشكل متزايد، ومجموعات بيانات كبيرة بشكل متزايد، وزيادة القوة الحسابية”. “وينطبق الشيء نفسه على علم الأحياء. وفي الأبحاث التي أجريت على مدى السنوات الخمس الماضية، استكشف فريق ESM التوسع في علم الأحياء. لقد وجدنا أنه مع توسع نماذج اللغة، فإنها تطور فهمًا للمبادئ الأساسية لعلم الأحياء، وتكتشف البنية والوظيفة البيولوجية.
يبدو الأمر طموحًا للغاية بالنسبة لهذا المراسل، لكن وجود مستثمرين ذوي جيوب عميقة يساعد بالتأكيد.
