Meta铝合金推出突破性AI生物模型，模拟5亿年进化历史

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随着GPT-4o技术的进步，EvolutionaryScale，一家由前Meta蛋白折叠团队工程师创立的人工智能研究实验室，正在探索一个开创性的领域：让生物学可编程化。尽管成立仅一年，该公司已取得显著进展。今天，它发布了ESM3，这是一种多模态生成语言模型，能够根据提示设计新型蛋白质。在测试中，ESM3成功生成了一种新型绿色荧光蛋白（esmGFP），这一成果通常需要数亿年的进化才能实现。

改革蛋白质设计

生成的esmGFP序列与已知荧光蛋白的相似度仅为58%。该公司估计，这项创新模拟了超过5亿年的自然蛋白质多样化进程。与ESM3的发布同时，EvolutionaryScale完成了一轮1.42亿美元的种子融资，主要投资者包括Nat Friedman、Daniel Gross和Lux Capital等。亚马逊和英伟达的风险投资部门也参与了投资。最小模型已开源，以推动该前沿领域的研究。

面临的挑战

创建ESM3仅是第一步；其在现实世界中的影响尚待全面探索。EvolutionaryScale力图利用生成性人工智能模型解码生命的基本语言，重点研究RNA、蛋白质和DNA等经历了35亿年进化的核心生物分子。通过编程生物学和设计新分子，公司希望应对气候变化、塑料污染及癌症等重大挑战。

竞争格局

包括谷歌DeepMind和Isomorphic Labs等多个组织也在开发类似技术。成立于2023年的EvolutionaryScale已开发出多种蛋白质语言模型，最终推出的ESM3以其规模和功能而脱颖而出。ESM3在一个庞大的数据集上进行了训练，利用了1万亿teraflops的计算能力，涵盖了27.8亿种天然蛋白质和7710亿个独特的token。该先进模型能够对蛋白质的三个基本生物属性进行推理：序列、结构和功能。用户可以输入这些轨道上的部分数据，ESM3将生成所有的预测，最终创造出新型蛋白质。

增强科学家的控制能力

“ESM3的多模态推理能力使科学家能够以卓越的控制水平设计新蛋白。例如，它能够整合结构、序列和功能，提出用于降解塑料废物的酶PETase的框架，”公司指出。在一次实验中，ESM3被用来设计一种新型绿色荧光蛋白，使科学家能够在细胞内可视化特定蛋白质。值得注意的是，生成的蛋白质亮度与天然荧光变体相当，而其进化过程理论上需要5亿年。

自适应模型

ESM3模型还具有自我改善能力，能够根据实验反馈或现有数据优化其输出。

可用性及未来应用

目前，ESM3分为小型、中型和大型三个版本。最小模型包含14亿个参数，通过非商业许可证在GitHub上开源，而中型和大型版本（最多98亿参数）则通过EvolutionaryScale的API及与英伟达和AWS的合作，供商业使用。EvolutionaryScale旨在利用这项技术解决全球性挑战，提升人类健康。其最具潜力的应用可能在制药行业，企业能够利用ESM3开发对抗危及生命的创新疗法。EvolutionaryScale的前几个模型已经成功提升了抗体特性，并检测COVID-19变种，彰显了这一突破性人工智能在生物学领域的潜在影响。

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