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草創(chuàng )企業(yè)Evozyne利用NVIDIA供給的預鍛煉AI模子，締造了兩種在醫療和干凈動(dòng)力范疇具有嚴重潛力的卵白質(zhì)。昔日公布的一篇結合論文[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(kāi)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(kāi)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(huì )了天然界的設想劃定規矩。”Evozyne利用了NVIDIA的ProtT5。ProtT5是一個(gè)Transformer模子，是用于創(chuàng )立醫療AI模子的軟件框架和效勞——NVIDIABioNeMo的一部門(mén)。份子工程師Ferguson的研討范疇涵蓋化學(xué)和機械進(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(qián)利用該模子來(lái)運轉事情使命，在幾秒鐘內就可以天生數百萬(wàn)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(guò)濾器的變分自編碼器（VAE）相分離。他暗示：“幾年前，還沒(méi)有人留意到能夠利用大型言語(yǔ)模子與變分自編碼器相分離的方法來(lái)設想卵白質(zhì)。”就好像人讀萬(wàn)卷書(shū)，NVIDIA的Transformer模子會(huì )讀取數百萬(wàn)種卵白質(zhì)中的氨基酸序列。該模子使用神經(jīng)收集用來(lái)了解文本的手藝，學(xué)會(huì )了大天然怎樣構建卵白質(zhì)氨基酸序列。然后，該模子猜測了怎樣組裝出可以滿(mǎn)意Evozyne需求的新卵白質(zhì)。他暗示：“這項手藝正在助力我們展開(kāi)事情，以完成十年前沒(méi)法完成的胡想。”

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機械進(jìn)修有助于研討海量能夠的氨基酸組合，然后有用地辨認最有效的序列。傳統的卵白質(zhì)工程設想辦法，即定向退化，接納的是一種遲緩、無(wú)方案的辦法，凡是一次只改動(dòng)幾個(gè)氨基酸的序列。比擬之下，Evozyne的辦法只經(jīng)由過(guò)程一輪，就可以改動(dòng)一個(gè)卵白質(zhì)中對折以致以上的氨基酸。這相稱(chēng)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(jiàn)過(guò)的、具有有效的新功用的卵白質(zhì)。”Evozyne方案利用新的工藝來(lái)構建各類(lèi)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數據迷信家JoshuaMoller暗示：“他們經(jīng)由過(guò)程將事情擴大到多個(gè)GPU來(lái)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(lái)不成能鍛煉出的模子，好比一些無(wú)數十億可鍛煉參數的模子。”利用AI加快卵白質(zhì)工程的遠景非常寬廣。Ferguson留意到了分散模子近期的開(kāi)展：“這個(gè)范疇的開(kāi)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(kāi)展。”“沒(méi)人曉得我們五年后將可以走多遠。”

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