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草創(chuàng)企業(yè)Evozyne利用NVIDIA供給的預鍛煉AI模子，締造了兩種在醫(yī)療和干凈動力范疇具有嚴重潛力的卵白質。昔日公布的一篇結合論文[鏈接]形貌了這一歷程及產出的卵白質氨基酸序列。此中一種卵白質用于醫(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。開端研討成果展現了一種加快藥物研發(fā)的新辦法。Evozyne結合開創(chuàng)人、論文配合作者AndrewFerguson暗示：“使人欣喜的是，這個AI模子第一輪產出的分解卵白質就像天然天生的卵白質一樣，暗示該模子曾經學會了天然界的設想劃定規(guī)矩。”Evozyne利用了NVIDIA的ProtT5。ProtT5是一個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和機械進修范疇，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轉事情使命，在幾秒鐘內就可以天生數百萬個序列?！痹撃Ｗ邮荅vovyneProT-VAE流程的中心。ProT-VAE是一個事情流，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想卵白質。”就好像人讀萬卷書，NVIDIA的Transformer模子會讀取數百萬種卵白質中的氨基酸序列。該模子使用神經收集用來了解文本的手藝，學會了大天然怎樣構建卵白質氨基酸序列。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。他暗示：“這項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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機械進修有助于研討海量能夠的氨基酸組合，然后有用地辨認最有效的序列。傳統的卵白質工程設想辦法，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氨基酸的序列。比擬之下，Evozyne的辦法只經由過程一輪，就可以改動一個卵白質中對折以致以上的氨基酸。這相稱于停止了數百次的漸變。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?！盓vozyne方案利用新的工藝來構建各類可以對立疾病和睦候變革的卵白質。Ferguson暗示：“NVIDIA在此方面是一家十分超卓的協作同伴?！盓vozyne數據迷信家JoshuaMoller暗示：“他們經由過程將事情擴大到多個GPU來放慢鍛煉速率。這將鍛煉大型AI模子的工夫從幾個月收縮到一個禮拜。Ferguson暗示：“以是我們可以鍛煉出本來不成能鍛煉出的模子，好比一些無數十億可鍛煉參數的模子?！崩肁I加快卵白質工程的遠景非常寬廣。Ferguson留意到了分散模子近期的開展：“這個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一步開展?！薄皼]人曉得我們五年后將可以走多遠?！?

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