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草創(chuàng)企業(yè)Evozyne利用NVIDIA供給的預(yù)鍛煉AI模子，締造了兩種在醫(yī)療和干凈動力范疇具有嚴(yán)重潛力的卵白質(zhì)。昔日公布的一篇結(jié)合論文[鏈接]形貌了這一歷程及產(chǎn)出的卵白質(zhì)氨基酸序列。此中一種卵白質(zhì)用于醫(yī)治一種先本性疾病，另外一種用于耗損二氧化碳以削減環(huán)球變暖。開端研討成果展現(xiàn)了一種加快藥物研發(fā)的新辦法。Evozyne結(jié)合開創(chuàng)人、論文配合作者AndrewFerguson暗示：“使人欣喜的是，這個(gè)AI模子第一輪產(chǎn)出的分解卵白質(zhì)就像天然天生的卵白質(zhì)一樣，暗示該模子曾經(jīng)學(xué)會了天然界的設(shè)想劃定規(guī)矩。”Evozyne利用了NVIDIA的ProtT5。ProtT5是一個(gè)Transformer模子，是用于創(chuàng)立醫(yī)療AI模子的軟件框架和效勞——NVIDIABioNeMo的一部門。份子工程師Ferguson的研討范疇涵蓋化學(xué)和機(jī)械進(jìn)修范疇，他暗示：“BioNeMo十分壯大，讓我們可以鍛煉模子，然后以十分低的本錢利用該模子來運(yùn)轉(zhuǎn)事情使命，在幾秒鐘內(nèi)就可以天生數(shù)百萬個(gè)序列。”該模子是EvovyneProT-VAE流程的中心。ProT-VAE是一個(gè)事情流，其將BioNeMo與作為過濾器的變分自編碼器（VAE）相分離。他暗示：“幾年前，還沒有人留意到能夠利用大型言語模子與變分自編碼器相分離的方法來設(shè)想卵白質(zhì)。”就好像人讀萬卷書，NVIDIA的Transformer模子會讀取數(shù)百萬種卵白質(zhì)中的氨基酸序列。該模子使用神經(jīng)收集用來了解文本的手藝，學(xué)會了大天然怎樣構(gòu)建卵白質(zhì)氨基酸序列。然后，該模子猜測了怎樣組裝出可以滿意Evozyne需求的新卵白質(zhì)。他暗示：“這項(xiàng)手藝正在助力我們展開事情，以完成十年前沒法完成的胡想。”

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機(jī)械進(jìn)修有助于研討海量能夠的氨基酸組合，然后有用地辨認(rèn)最有效的序列。傳統(tǒng)的卵白質(zhì)工程設(shè)想辦法，即定向退化，接納的是一種遲緩、無方案的辦法，凡是一次只改動幾個(gè)氨基酸的序列。比擬之下，Evozyne的辦法只經(jīng)由過程一輪，就可以改動一個(gè)卵白質(zhì)中對折以致以上的氨基酸。這相稱于停止了數(shù)百次的漸變。他暗示：“我們正在完成手藝上的奔騰，這使我們可以探究從前從未見過的、具有有效的新功用的卵白質(zhì)。”Evozyne方案利用新的工藝來構(gòu)建各類可以對立疾病和睦候變革的卵白質(zhì)。Ferguson暗示：“NVIDIA在此方面是一家十分超卓的協(xié)作同伴。”Evozyne數(shù)據(jù)迷信家JoshuaMoller暗示：“他們經(jīng)由過程將事情擴(kuò)大到多個(gè)GPU來放慢鍛煉速率。這將鍛煉大型AI模子的工夫從幾個(gè)月收縮到一個(gè)禮拜。Ferguson暗示：“以是我們可以鍛煉出本來不成能鍛煉出的模子，好比一些無數(shù)十億可鍛煉參數(shù)的模子。”利用AI加快卵白質(zhì)工程的遠(yuǎn)景非常寬廣。Ferguson留意到了分散模子近期的開展：“這個(gè)范疇的開展速率快得使人難以相信，我真的很等待往后的進(jìn)一步開展。”“沒人曉得我們五年后將可以走多遠(yuǎn)。”

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