New Delhi नई दिल्ली: जैव प्रौद्योगिकी पर ध्यान केंद्रित करने वाली न्यूयॉर्क स्थित एक एआई शोध कंपनी ने प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल (ProLLMs) का उपयोग करके एक नया प्रोटीन तैयार किया है जो चैटजीपीटी के समान ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर काम करता है।इवोल्यूशनरीस्केल ने 25 जून को अपनी तरह का पहला एआई जनरेटेड नया प्रोटीन अणु पेश किया जो चमकता है - ग्रीन फ्लोरोसेंट प्रोटीन नामक जेलीफ़िश अणु की बायोलुमिनेसेंस Bioluminescence की नकल करता है। नया प्रोटीन अनुक्रम प्राकृतिक प्रोटीन से काफी अलग (60 प्रतिशत से कम समानता) है: एक ऐसा अंतर जिसे कंपनी ने "500 मिलियन वर्षों से अधिक (प्राकृतिक) विकास" में संभव बताया है।
कंपनी ने इस उपलब्धि को हासिल करने के लिए इवोल्यूशनरीस्केल मॉडल-3 (ESM3) नामक अपने फ्रंटियर AI भाषा मॉडल का उपयोग किया और इसके लिए सीड फंडिंग राउंड में 142 मिलियन डॉलर हासिल किए, जिसमें Nvidia और Amazon जैसे उद्योग दिग्गजों से निवेश शामिल है। ESM3 चैटजीपीटी से अलग है क्योंकि इसे प्रोटीन के तीन मौलिक जैविक गुणों - अनुक्रम, संरचना और कार्यों के मापदंडों (आंतरिक चर) पर प्रशिक्षित किया जाता है। मॉडल को 98 बिलियन मापदंडों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे यह अब तक का सबसे बड़ा जैविक AI मॉडल बन गया।
AI ने जेलीफ़िश में पाए जाने वाले प्रोटीन अणु के समान एक चमकता हुआ प्रोटीन अणु बनाया हैकंपनी ने अपने AI मॉडल (प्रतिनिधि छवि) का उपयोग करके एक हरा फ्लोरोसेंट प्रोटीन बनाया है नई दिल्ली: जैव प्रौद्योगिकी पर ध्यान केंद्रित करने वाली न्यूयॉर्क स्थित AI अनुसंधान कंपनी ने प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल (ProLLMs) का उपयोग करके एक नया प्रोटीन बनाया है जो ChatGPT के समान ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर पर काम करता है।इवोल्यूशनरीस्केल ने 25 जून को अपनी तरह का पहला AI जनित नया प्रोटीन अणु पेश किया जो जेलीफ़िश अणु की बायोलुमिनेसेंस की नकल करता है जिसे ग्रीन फ्लोरोसेंट प्रोटीन कहा जाता है। नया प्रोटीन अनुक्रम प्राकृतिक प्रोटीन से काफी अलग (60 प्रतिशत से कम समानता) है: एक अंतर जिसे कंपनी ने "500 मिलियन वर्षों से अधिक (प्राकृतिक) विकास" में संभव बताया है।
कंपनी ने इस उपलब्धि को हासिल करने के लिए इवोल्यूशनरीस्केल मॉडल-3 (ESM3) नामक अपने अग्रणी AI भाषा मॉडल का इस्तेमाल किया और इसके लिए सीड फंडिंग राउंड में 142 मिलियन डॉलर Million Dollars हासिल किए, जिसमें Nvidia और Amazon जैसे उद्योग दिग्गजों से निवेश भी शामिल है।ESM3, ChatGPT से अलग है क्योंकि इसे प्रोटीन के तीन मौलिक जैविक गुणों - अनुक्रम, संरचना और कार्यों के मापदंडों (आंतरिक चर) पर प्रशिक्षित किया जाता है। मॉडल को 98 बिलियन मापदंडों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे यह अब तक का सबसे बड़ा जैविक AI मॉडल बन गया
इवोल्यूशनरीस्केल इसे "पूरे विकास में प्रशिक्षित मॉडल" कहता है। प्रशिक्षण सेट में 2.78 बिलियन प्राकृतिक प्रोटीन शामिल थे, जो "अमेज़ॅन वर्षावन से लेकर समुद्र की गहराई तक, हाइड्रोथर्मल वेंट जैसे चरम वातावरण और मुट्ठी भर मिट्टी में मौजूद सूक्ष्मजीवों तक" तक फैले हुए थे।ESM3 उपयोगकर्ताओं को आंशिक जानकारी (अनुक्रम, संरचना और फ़ंक्शन कीवर्ड) के साथ संकेतों का उपयोग करके प्रोटीन बनाने और संपूर्ण अनुक्रम पूरा होने तक मॉडल को दोहराकर पूर्वानुमान लगाने की सुविधा देता है। मॉडल मुख्य रूप से वैज्ञानिकों के लिए है और उन्हें प्रोटीन बनाने की प्रक्रिया पर अभूतपूर्व नियंत्रण देता है।EvolutionaryScale का कहना है कि उनका उद्देश्य जीवविज्ञान को प्रोग्राम करने योग्य बनाना है। कंपनी की वेबसाइट बताती है, "ESM3 भविष्य की ओर एक कदम बढ़ाता है, जहाँ AI जीवविज्ञान को पहले सिद्धांतों से इंजीनियर करने का एक उपकरण है, ठीक उसी तरह जैसे हम संरचनाओं, मशीनों और माइक्रोचिप्स को इंजीनियर करते हैं और कंप्यूटर प्रोग्राम लिखते हैं।"
इस तकनीक के अनुप्रयोग से दवा की खोज और विकास, बायोमेडिकल अनुसंधान के साथ-साथ स्थिरता जैसे कई क्षेत्रों में सफलता मिल सकती है - जिसका एक उदाहरण EvolutionaryScale द्वारा पहले से ही एक प्रोटीन प्रोटोटाइप का प्रदर्शन करके प्रदर्शित किया गया है जो प्लास्टिक कचरे को विघटित करने में सक्षम है।संभावनाएँ अनंत हैं, प्रत्येक जीव में प्रत्येक कोशिका में राइबोसोम (प्रोटीन कॉम्प्लेक्स जो प्रोटीन संश्लेषण के लिए जिम्मेदार हैं) होते हैं। हालांकि, इस बात की भी चिंता है कि जैविक हथियार बनाने के लिए एआई का दुरुपयोग किया जा सकता है। वैज्ञानिकों ने एक सक्रिय दृष्टिकोण अपनाया है और मार्च में "प्रोटीन डिज़ाइन के लिए एआई के जिम्मेदार विकास के लिए सामुदायिक मूल्य, मार्गदर्शक सिद्धांत और प्रतिबद्धताएँ" निर्धारित की हैं, जो मानवता की बेहतरी के लिए इस क्षेत्र में विकास का मार्गदर्शन करने की कोशिश कर रही हैं।विशेषज्ञों द्वारा इवोल्यूशनरीस्केल की प्रशंसा भी की गई है, क्योंकि इसने दूसरों के लिए स्वतंत्र रूप से उपयोग करने के लिए एक छोटा ओपन-सोर्स संस्करण जारी किया है। बड़े पैमाने पर पूरा मॉडल जारी नहीं किया गया है, हालाँकि पारदर्शी बने रहने और तकनीक को स्वतंत्र रूप से साझा करने के प्रयास में इसकी प्रशिक्षण प्रक्रिया को सार्वजनिक कर दिया गया है।
Shiddhant Shriwas
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