EvolutionaryScale v úterý oznámil, že získal 142 milionů dolarů v počátečním kole vedeném bývalým generálním ředitelem společnosti GitHub Natem Friedmanem, Danielem Grossem a společností Lux Capital, na kterém se podílely společnosti Amazon a NVentures, korporátní venture odnož společnosti Nvidia. Startup také zveřejnil model ESM3, který popisuje jako „hraniční model“ pro biologii – model, který dokáže vytvářet proteiny pro použití při objevování léků a v materiálové vědě.„ESM3 je krokem směrem k budoucnosti biologie, kde je umělá inteligence nástrojem pro navrhování z prvních principů, stejně jako navrhujeme struktury, stroje a mikročipy a píšeme počítačové programy,“ uvedl v prohlášení spoluzakladatel a hlavní vědecký pracovník společnosti EvolutionaryScale Alexander Rives.Rives spolu s Tomem Sercuem a Salem Candidem začali vyvíjet generativní modely umělé inteligence pro zkoumání proteinů během svého působení ve výzkumné laboratoři umělé inteligence Meta FAIR v roce 2019.Poté, co byl jejich tým rozpuštěn, Rives, Sercu a Candido odešli ze společnosti Meta, aby pokračovali v započaté práci.Charakterizace proteinů může odhalit mechanismy onemocnění, včetně způsobů, jak je zpomalit nebo zvrátit, zatímco vytváření proteinů může vést ke zcela novým třídám léků, nástrojů a terapií.Chcete využít této příležitosti?Současný proces navrhování proteinů v laboratoři je však nákladný, a to jak z hlediska výpočetních, tak lidských zdrojů.Navrhování bílkovin zahrnuje vymýšlení struktury, která by mohla pravděpodobně plnit určitý úkol v těle nebo výrobek, a následné nalezení sekvence bílkovin – sekvence aminokyselin, které tvoří bílkovinu -, která se do této struktury pravděpodobně „složí“.Proteiny se musí správně skládat do trojrozměrných tvarů, aby mohly plnit svou zamýšlenou funkci.Model ESM3, vycvičený na souboru dat o 2,78 miliardách proteinů, dokáže „uvažovat nad“ sekvencí, strukturou a funkcí proteinů, říká Rives, což modelu umožňuje generovat nové proteiny – à la AlphaFold společnosti Google DeepMind.EvolutionaryScale zpřístupňuje celý model s 98 miliardami parametrů pro nekomerční použití prostřednictvím své vývojářské platformy Cloud Forge a zároveň uvolňuje menší verzi modelu pro offline použití.Společnost EvolutionaryScale tvrdí, že model ESM3 použila k vytvoření nové varianty zeleného fluorescenčního proteinu , který je zodpovědný za svícení medúz a luminiscenční barvy korálů. Podrobné informace o její práci jsou uvedeny v preprintovém dokumentu na webových stránkách společnosti.„Pracovali jsme na tom dlouho a těšíme se, až se o to podělíme s vědeckou komunitou a uvidíme, co s tím udělají,“ řekl Rives.EvolutionaryScale samozřejmě není charitativní organizace.Společnost, která zaměstnává zhruba 20 lidí, pro TechCrunch uvedla, že plánuje vydělávat peníze kombinací partnerství, poplatků za používání a sdílení příjmů.EvolutionaryScale může například spolupracovat s farmaceutickými společnostmi na integraci ESM3 do jejich pracovních postupů nebo se dělit o příjmy s výzkumníky za průlomové objevy komercializované pomocí ESM3.Za tímto účelem EvolutionaryScale uvádí, že brzy přinese ESM3 a jeho deriváty vybraným zákazníkům AWS prostřednictvím vývojové platformy SageMaker AI poskytovatele cloudu, platformy Bedrock AI a služby HealthOmics.ESM3 bude k dispozici také vybraným zákazníkům využívajícím mikroslužby NIM společnosti Nvidia, podporované licencí na podnikový software Nvidia.EvolutionaryScale uvádí, že zákazníci AWS i Nvidie budou moci ESM3 doladit pomocí vlastních dat.Než se EvolutionaryScale dostane do zisku, může to chvíli trvat. Ve firemní prezentaci, jejíž kopii se časopisu Forbes podařilo získat loni v srpnu, EvolutionaryScale opakovaně zdůrazňovala, že může trvat deset let, než generativní modely umělé inteligence pomohou navrhovat léčebné postupy.Firma bude muset také čelit konkurenci odštěpného závodu DeepMind, Isomorphic Labs, který již má smlouvy s velkými farmaceutickými společnostmi, a také Insitro, veřejně obchodovaných společností Recursion a Inceptive.Velkou sázkou společnosti EvolutionaryScale je rozšíření tréninku modelu tak, aby zahrnoval i jiná data než jen proteiny a vytvořil univerzální model umělé inteligence pro biotechnologické aplikace.„Neuvěřitelné tempo nových pokroků v oblasti umělé inteligence je poháněno stále většími modely, stále většími soubory dat a rostoucím výpočetním výkonem,“ uvedl mluvčí společnosti EvolutionaryScale. „Totéž platí i v biologii.V rámci výzkumu v posledních pěti letech tým ESM zkoumal škálování v biologii. Zjistili jsme, že s tím, jak se jazykové modely škálují, rozvíjejí pochopení základních principů biologie a objevují biologickou strukturu a funkci.“