Google DeepMind-Alumni gründen Bioptimus: Wegweisende Entwicklung des ersten universellen KI-Modells für die Biologie.

Das französische Startup-Ökosystem gedeiht mit Firmen wie Mistral, Poolside und Adaptive. In diesem Umfeld hat Bioptimus, ein in Paris ansässiges Unternehmen, seinen Stealth-Modus verlassen und eine Finanzierungsrunde in Höhe von 35 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Ziel von Bioptimus ist es, das erste universelle KI-Grundlagenmodell für die Biologie zu entwickeln. Dabei soll generative KI über verschiedene biologische Ebenen hinweg integriert werden – von Molekülen über Zellen und Gewebe bis hin zu ganzen Organismen.

Bioptimus wird von einem Team ehemaliger Google DeepMind-Alumni und Wissenschaftlern von Owkin, einem führenden KI-Biotech-Startup und französischen Unicorn, unterstützt. Diese Zusammenarbeit nutzt AWS-Computing-Ressourcen und die Datengenerierungsfähigkeiten von Owkin, die den Zugang zu multimodalen Patientendaten renommierter akademischer Krankenhäuser weltweit einschließen. In einer Pressemitteilung heißt es: „Dies ermöglicht die Schaffung von Repräsentationen, die uns von Modellen unterscheiden, die ausschließlich auf öffentlichen Datensätzen und einzelnen Datenmodi basieren und nicht die volle Vielfalt der Biologie erfassen.“

In einem Interview betonte Jean-Philippe Vert, Mitgründer und CEO von Bioptimus sowie Chief R&D Officer von Owkin, dass die Agilität und Unabhängigkeit des Unternehmens es Bioptimus ermöglichen, kritische Daten schneller zuzugreifen als Google DeepMind. „Wir können sicher mit Partnern zusammenarbeiten, Vertrauen aufbauen, indem wir unser KI-Expertise teilen und Modelle für die Forschung bereitstellen“, sagte er. „Solche Kooperationen können für große Technologieunternehmen herausfordernd sein. Bioptimus wird außerdem einige der stärksten Souveränitätskontrollen einsetzen, die heute verfügbar sind.“

Rodolphe Jenatton, ein ehemaliger Forschungwissenschaftler von Google DeepMind, ist dem Bioptimus-Team beigetreten und hebt das Engagement für Open-Source- und Open-Science-Modelle hervor, ähnlich den Veröffentlichungen von Mistral. „Transparenz, Teilen und Gemeinschaft sind grundlegend für unsere Mission“, erklärte er.

Derzeit konzentrieren sich viele KI-Modelle auf isolierte Aspekte der Biologie. Vert erläuterte: „Viele Unternehmen entwickeln beispielsweise Sprachmodelle für Proteinsequenzen, während andere Grundlagenmodelle für Zellbilder anvisieren.“ Ein umfassender Blick auf die Biologie bleibt jedoch schwer fassbar. „Die ermutigende Nachricht ist, dass sich die KI-Technologie schnell weiterentwickelt, wobei bestimmte Architekturen es ermöglichen, dass alle Daten zu einem einheitlichen Modell beitragen“, fügte er hinzu. „Das ist unser Ziel – ein ganzheitliches Modell zu schaffen, das bisher nicht existiert, aber ich glaube, dass es bald realisiert werden wird.“

Die größte Herausforderung laut Vert ist der Zugang zu Daten. „Ein großes Sprachmodell auf Webtext zu trainieren, unterscheidet sich erheblich von dem, was wir anstreben. Glücklicherweise bietet unsere Partnerschaft mit Owkin uns unvergleichlichen Zugang zu Daten.“