Vivodyne نالي هڪ بايوٽيڪ اسٽارٽ اپ جو چوڻ آهي ته AI منشيات جي دريافت جي صنعت ۾ ڊيٽا جو مسئلو آهي، ۽ اهو ان کي حل ڪرڻ لاءِ هڪ مشين ٺاهي آهي.
HIVE، ڪمپني پاران ٺاهيل ماڊيولر روبوٽڪ ليبز، 20 قسم جي انساني ٽشوز کي وڌائي سگھي ٿي، پوءِ خودمختيار طور تي ان کي ڊاس ۽ مانيٽر ڪري سگھي ٿي، ان قسم جي سببن واري حياتياتي ڊيٽا کي پيدا ڪندي جيڪا اڄ جا AI ماڊل غائب آهن - ڊيٽا جيڪا اڄڪلهه اڪثر جانورن جي جاچ، يا سنگل سيلز يا پروٽين جي مطالعي مان ايندي آهي، نه جاندار ٽشو.
"غير حاضر انساني جاچ، اهي [AI] ماڊل ڇا ڪرڻ وارا آهن؟" پڇي ٿو Andrei Georgescu، Vivodyne جي سي اي او ۽ گڏيل باني. "اهي چوٿين ۾ ڪينسر جو علاج ڪرڻ وارا آهن."
ايستائين جو اينٿروپڪ سي اي او ڊاريو آمودي هفتي جي آخر ۾ لکيو ته دعويٰ آهي ته اي آءِ ڪينسر جو علاج ڪندو قابل اعتبار کان وڌيڪ ڪلچ بڻجي چڪو آهي - ”اها شيءِ جيڪا ڪم ڪندي دراصل ڪينسر جو علاج ڪندي آهي ،“ جيئن هن ٻڌايو.
صحيح هجڻ لاءِ ، اهو خيال ته اي آءِ ڪينسر جو علاج ڪندو جيڪو ڪجهه امودي پاڻ اڳئين مضمونن ۾ اڇلائي چڪو آهي؛ سام الٽمن بار بار ڪينسر جي علاج جو حوالو ڏنو آهي هڪ جواز جي طور تي اوپن اي آءِ جي AGI ڏانهن ڌڪڻ ۽ ڪڏهن به وڏي ڪمپيوٽ تعميرات؛ ۽ گوگل ڊيپ مائنڊ جي ڊيمس هاسابيس گذريل سال چيو هو ته AI ممڪن طور تي هڪ ڏهاڪي اندر سڀني بيمارين جو علاج ڪري سگهي ٿو.
حقيقي نتيجا ٿلهي رھن ٿا. هٿرادو AI ڊزائين ڪيل دوائون انساني آزمائشن ۾ اڳتي وڌيون آهن - هڪ جيترو پري فيز III تائين، وڏي پيماني تي انساني جاچ - پر حقيقت اها آهي ته روڊ بلاڪ لازمي طور تي اهي نه آهن جيڪي AI اڄ حل ڪري سگهن ٿيون.
نوبل انعام ماڻيندڙ الفافولڊ زندگيءَ جي عمارت جي بلاڪن کي سمجهڻ لاءِ هڪ وڏي اڳڀرائي هئي، پر اهو اڃا تائين هڪ نئين دوا تيار ڪرڻي آهي. Isomorphic Labs، Alphafold تي تعمير ڪرڻ لاء قائم ڪئي وئي، ان جي پهرين آزمائش جي توقع ڪري رهي آهي، اصل ۾ 2025 لاء، هن سال جي آخر تائين. فيبروري ۾، ڪمپني لکيو ته سچي دوا جي دريافت جي ضرورت پوندي "انتهائي درست اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل، جيو ڪيميڪل ملڪيتن ۽ ڳالهين جي وسيع حد تائين."
جارجسڪو جو چوڻ آهي ته خلا جي ضرورت آهي ”هڪ سنجيدگي جي چڪاس“- ته موجوده ماڊلز وٽ ڊيٽا نه آهي انساني حياتيات جي پيچيدگي کي پڪڙڻ لاءِ. اهو هڪ چئلينج آهي جيڪو اڳ ۾ ئي دواسازي جي صنعت کي منهن ڏئي رهيو آهي ، جتي 90 سيڪڙو دوائون جيڪي اثرائتو آهن جانورن جي جاچ ۾ ڪلينڪل ٽرائلز ۾ داخل ٿيڻ لاءِ انسانن لاءِ ريگيوليٽري منظوري حاصل نه ڪنديون آهن.
Vivodyne جو منصوبو مختلف آهي. Vivodyne 2021 ۾ پنسلوانيا يونيورسٽي مان ڪڍيو ويو، جارجسڪو اتي بايو انجينيئرنگ ۾ پي ايڇ ڊي حاصل ڪرڻ بعد. ڪمپنيءَ جو چوڻ آهي ته ان جا ٽشوز حقيقي انساني عضون جي رويي سان ويجهڙائي سان ملن ٿا - ته ان جي جگر جي سيلن ۾ 94 سيڪڙو اڳڪٿي جي درستگي آهي ان جي مقابلي ۾ انساني آزمائشن جي مقابلي ۾ جيڪي زهر جي جانچ ڪن ٿا، ان جو ايئر وي ٽشو حقيقي انساني ٽشوز جي رويي سان 96 سيڪڙو وقت سان ملندو آهي، ۽ هن جي بون ميرو دوا جي مختلف چيمو ٿراپي جي ٽيسٽن ۾ 100 سيڪڙو مطابقت حاصل ڪئي آهي.
گذريل هفتي، ڪمپني، جيڪا صرف 80 ملين ڊالر کان هيٺ گڏ ڪئي وئي آهي ٻن راؤنڊن ۾ Khosla Ventures جي اڳواڻي ۾، کوليو جيڪو اهو سڏي ٿو دنيا جو سڀ کان وڏو "انساني ڊيٽا سينٽر" صرف سان فرانسسڪو کان ٻاهر، ۽ جارجسڪو چوي ٿو ته هن جي ٽيم اڳ ۾ ئي ٻه ڀيرا حاصل ڪري رهي آهي آمريڪا ۾ منعقد ٿيندڙ سڀني جانورن جي آزمائش جي ذريعي.
خيال اهو آهي ته منشيات جي اميدوارن جي رستي کي تيز ڪرڻ لاءِ بهتر خيال رکڻ سان ته ڪلينڪل ٽرائل جي خرچ مان گذرڻ کان پهريان ڇا ڪم ڪندو، جنهن تي عام طور تي لکين ڊالر خرچ ٿيندا آهن. جيتوڻيڪ اهو عوامي طور تي پنهنجي ڀائيوارن جو نالو نه ڏيندو، Vivodyne چوي ٿو ته اهو ڪيترن ئي وڏين فارما ڪمپنين سان گڏ ڪم ڪري رهيو آهي هڪ مسئلو حل ڪرڻ لاءِ جيڪو جارجسڪو آٽو موٽر حادثي جي ٽيسٽن سان مقابلو ڪري ٿو: هڪ ڪار ٺاهيندڙ عام طور تي يقين رکي ٿو ته ان جي ڪار ٽيسٽ ڪرڻ کان پهريان NHTSA گهرجن کي پاس ڪندي، پر دوا ٺاهيندڙن کي گهٽ ۾ گهٽ اهو اعتماد هوندو آهي، جتي ايف ڊي اي جي وڏي مقابلي ۾ ڪامياب ٿي ويندي آهي. منظوري.
پر اتي ھڪڙو وڏو ويزن آھي: جارجسڪو پنھنجي خودمختيار حياتيات جي ليبارٽرين کي ڏسندو آھي ھڪڙي قسم جي سببن واري ڊيٽا کي پيدا ڪرڻ لاءِ جيڪو انساني حياتيات تي نئين ماڊل کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ٿي سگھي ٿو. هو هن طرح جي مطالعي ڏانهن اشارو ڪري ٿو، گذريل مهيني فطرت جي طريقن ۾ شايع ٿيل، جيڪي موجوده سيلولر ڊيٽا تي پيدا ٿيندڙ AI ماڊل کي تربيت ڏيڻ دوران واضح ڊيٽا اسڪيلنگ قانون نه ڳوليندا آهن.
"سڀ ٽريننگ انهن سيلز جي جامد تصويرن تي ڪئي ويندي آهي، ۽ ماڊل بلڪل شرط نه هوندا آهن ته هڪ سيل ان حالت ۾ ڪيئن آيو،" Georgescu TechCrunch کي ٻڌايو. "ٻين لفظن ۾، ماڊل سکي ٿو 'هي سيل اسٽيٽ A آهي،' 'هي سيل اسٽيٽ B آهي،' پر ڪڏهن به 'سيل اسٽيٽ بي سيل اسٽيٽ A کي ڦهلائڻ جو اثر ناهي.' Vivodyne جي HIVE مشينون، جيتوڻيڪ، سوين هزارين جاري تجربن کي ٽريڪ ڪري رهيون آهن جتي بيمار ٽشوز کي ڪجهه محرک سان ظاهر ڪيو ويو آهي، جيڪو جارجسڪو کي اميد رکي ٿو ته اهڙي قسم جي تقويم واري سکيا مهيا ڪري جيڪا AI ماڊل پيدا ڪندي جيڪا انساني حياتيات کي سمجهي ٿي صحت جي سنڀال ۾ وڌيڪ بامعني ترقي ڪرڻ لاء ڪافي.
جارجسڪو يقين رکي ٿو ته اهم نه رڳو اڄ جي دوائن جي چئلينجن لاءِ، پر هڪ مستقبل لاءِ به جتي پيچيده بيمارين کي دوائن جي ضرورت آهي، جيڪي اڄڪلهه موجود آهن انهن جي اڪثريت جي برعڪس، ڪيترن ئي رستن کي نشانو بڻايو.
”جيڪڏهن اسان گڏيل علاج چاهيون ٿا، اها جاءِ جنهن کي ڳولڻو آهي ڌماڪو ٿئي ٿو- اهو تجرباتي انداز نٿو ٿي سگهي،“ هن TechCrunch کي ٻڌايو. ”توهان کي چوڻو آهي ته، ’مان چاهيان ٿو ته اهو اثر ٿئي، پوءِ مان ڪهڙو سبب ٻڌايان؟‘ انساني حياتيات ۾ سبب قائم ڪرڻ ان سڀني جو بنياد آهي.
