扎克伯格慈善機構利用人工智慧來「治療、預防和管理所有疾病」

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馬克·扎克伯格正在進行一項重大的人工智慧 (AI) 投資，作為對抗疾病的廣泛任務的一部分。他與妻子普莉希拉·陳共同主持的陳祖克柏倡議 (CZI) 旨在建立全球最大的非營利生命科學研究計算系統之一。這個雄心勃勃的高效能計算集群預計將擁有超過1,000個專門用於AI和大型語言模型 (LLM) 的圖形處理單元 (GPU)。利用這一計算能力，科學家將能夠獲取分析健康和病變細胞的預測模型，推動醫學的革命性進展。

CZI的科學技術副總裁帕特里夏·布蘭南強調了這一倡議的重要性：「建立這個AI計算系統，是在世紀末之前治愈、預防或管理所有疾病的關鍵一步。它將加深科學界對細胞及其在生物系統內部相互作用的理解。」

該倡議計劃利用巨大的計算能力創建一個虛擬生物模擬器，幫助研究人員更好地理解細胞如何促進人體內器官的功能。其中一個主要目標是構建一個「虛擬細胞」，使科學家能夠繪製健康與疾病不同細胞狀態的地圖。

許多大學和研究機構難以負擔分析大量生物醫學數據所需的基礎設施。布蘭南指出：「這個AI集群將成為世界上最強大的高效能計算系統之一，專為非營利生命科學研究而設。儘管私營部門對AI生物醫學項目投資頗多，但開發細胞數字模型所需的強大基礎設施對於許多機構來說經濟上無法承擔。」

數據質量對成功的AI建模至關重要；該倡議計劃將大量數據集輸入模型中，包括CZ CELLxGENE工具的超過5000萬條細胞記錄。其他數據來源還包括蛋白質位置和相互作用圖譜、OpenCell和Tabula Sapiens細胞圖譜。

紐約大學坦登工程學院的生物醫學工程助理教授大衛·M·特郎指出高質量數據集的重要性：「以往的努力在於數據輸入的質量。雖然現代大型生物數據集相當可靠，但許多生物醫學研究人員在處理上存在困難。AI系統可以有效地為研究人員總結和組織數據。」

祖克柏的生物醫學AI倡議是更大趨勢的一部分。創新的系統如AlphaFold——一個突破性的蛋白質結構數據庫——和ESM的蛋白質圖譜已經在推進我們對人類生物學的理解。此外，Terra等平台為生物醫學研究人員提供雲端訪問，促進大型項目的數據分析和合作。Terra由麻省理工學院和哈佛大學的Broad Institute、Alphabet和微軟通力合作開發，提供一個先進的平臺即服務 (PaaS)，簡化用戶的資源管理。

Nvidia的貢獻包括Parabricks，利用GPU加速基因組測序，顯著縮短處理時間並降低成本。此外，Nvidia的BioNeMo框架提供經過調整的即用型LLM，專為蛋白質和化學設計，簡化訓練和擴展流程。

祖克柏的AI計劃背後的願景是雄心壯志。作為前兒科醫生，陳表達了在世紀末治愈、預防或管理所有疾病的目標。布蘭南進一步闡述了這一使命，表示該倡議旨在幫助研究人員監測細胞在生命過程中無論是遺傳還是獲得的變化。

布蘭南補充道：「在我們的工作中，我們尋求機會去創造差異化的影響，意識到數據、基礎設施、模型、介面以及深厚的生物知識在構建人類細胞和系統的綜合模型中是不可或缺的。」

生物科技軟體公司Teselagen的首席執行官愛德華多·阿貝利克承認這一計劃的龐大，指出：「這一倡議標誌著無與倫比的規模，旨在超越以往基礎設施項目的強大計算訪問。」然而，他也表示，要實現這些雄心壯志的目標，不僅僅依賴技術進步。「顯著的進展將需要全球合作、社會努力以及基礎科學的重大進展。」

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