Выпускники Google DeepMind запускают Bioptimus: первопроходцы в создании первого универсального ИИ-модели для биологии.

Французская стартап-экосистема активно развивается благодаря таким компаниям, как Mistral, Poolside и Adaptive. В Португалии Bioptimus вышла из неявного режима и объявила о привлечении 35 миллионов долларов в рамках раунда начального финансирования. Цель компании — создание первого универсального модели ИИ для биологии, которая интегрирует генеративный ИИ на разных биологических уровнях — от молекул до клеток, тканей и целых организмов.

Bioptimus поддерживается командой бывших сотрудников Google DeepMind и учеными из Owkin, ведущего стартапа в области ИИ в биотехнологиях и французского единорога. Это сотрудничество позволит использовать вычислительные ресурсы AWS и возможности генерации данных Owkin, которые включают доступ к мультимодальным данным о пациентах из лучших академических больниц мира. В пресс-релизе подчеркивается: «Это дает возможность создания вычислительных представлений, которые отличают нас от моделей, основанных только на общедоступных наборах данных и единых источниках данных, которые не могут в полной мере отразить разнообразие биологии».

В интервью Жан-Филипп Верт, соучредитель и генеральный директор Bioptimus, а также директор по R&D в Owkin, отметил, что гибкость и независимость компании позволяют Bioptimus быстрее получать доступ к необходимым данным, чем Google DeepMind. «Мы можем безопасно сотрудничать с партнерами, устанавливая доверие, делясь нашим опытом в сфере ИИ и предоставляя модели для исследований», — отметил он. «Такое сотрудничество может быть непростым для крупных технологических компаний. Bioptimus также внедрит одни из самых строгих доступных сегодня контролей суверенитета».

Родольф Женаттон, бывший научный сотрудник Google DeepMind, присоединился к команде Bioptimus, подчеркнув приверженность открытым источникам и концепциям открытой науки, аналогично релизам Mistral. «Прозрачность, обмен и сообщество являются основополагающими для нашей миссии», — заявил он.

В настоящее время многие модели ИИ сосредоточены на изолированных аспектах биологии. Верт объяснил: «Например, несколько компаний разрабатывают языковые модели для последовательностей белков, в то время как другие нацелены на модели для клеточных изображений». Тщательное понимание биологии остается проблемой. «Обнадеживающая новость заключается в том, что технологии ИИ развиваются стремительно, и некоторые архитектуры позволяют всем данным вносить вклад в единую модель», — добавил он. «Наша цель — создать целостную модель, которая еще не существует, но я верю, что это произойдет вскоре».

Самая значительная проблема, по словам Верта, заключается в доступе к данным. «Обучение большой языковой модели на текстах интернета vastly отличается от того, что мы стремимся сделать. К счастью, наше партнерство с Owkin предоставляет нам беспрецедентный доступ к данным».