एक्सक्लूसिव: एंथ्रोपिक ने एलन इंस्टीट्यूट और हॉवर्ड ह्यूजेस मेडिकल इंस्टीट्यूट के साथ साझेदारी की | भाग्य

एलन इंस्टीट्यूट और हॉवर्ड ह्यूजेस मेडिकल इंस्टीट्यूट के साथ नई साझेदारी की घोषणा करते हुए विशेष साक्षात्कार में, एंथ्रोपिक के जीवन विज्ञान के प्रमुख, जोना कूल और एलन इंस्टीट्यूट में एआई अनुप्रयोगों के कार्यकारी निदेशक ग्रेस हुइन्ह ने कहा कि विशिष्ट विज्ञान प्रयोगशालाएं विश्लेषण, एनोटेशन और समन्वय बाधाओं से निपटने के लिए क्लाउड-संचालित एआई एजेंटों का उपयोग कर रही हैं जो अनुसंधान समयसीमा को वर्षों तक बढ़ा सकते हैं।

एक ‘संपीड़ित 21वीं सदी’

कूल, एक कोशिका जीवविज्ञानी और आनुवंशिकीविद् प्रशिक्षण के साथ-साथ एक प्रौद्योगिकी नेता, ने बताया भाग्य वह एंथ्रोपिक सीईओ डारियो अमोदेई के 2024 के निबंध, “मशीन्स ऑफ लविंग ग्रेस” से प्रेरित थे, जिसमें तर्क दिया गया था कि “एआई-सक्षम जीवविज्ञान और चिकित्सा हमें उस प्रगति को पांच से 10 वर्षों में संपीड़ित करने की अनुमति देगी जो मानव जीवविज्ञानी अगले 50 से 100 वर्षों में हासिल करेंगे।”

यह एक विचार है जिसे अमोदेई ने “संपीड़ित 21वीं सदी” के रूप में वर्णित किया है जो संक्रामक बीमारी की लगभग सार्वभौमिक रोकथाम और कैंसर मृत्यु दर में बड़ी कमी से लेकर आनुवंशिक विकारों, अल्जाइमर और अन्य पुरानी बीमारियों के प्रभावी उपचार तक सब कुछ संभव कर सकता है। अमोदेई ने यह भी सुझाव दिया कि एआई अत्यधिक वैयक्तिकृत उपचारों को सक्षम कर सकता है, जीव विज्ञान पर मानव नियंत्रण का विस्तार कर सकता है, और यहां तक ​​कि नाटकीय रूप से स्वस्थ जीवन काल का विस्तार भी कर सकता है।

कूल के लिए, वह दृष्टि विज्ञान में एआई एजेंटों के उपयोग पर सीधे मैप करती है – ऐसे उपकरण के रूप में नहीं जो सफलताएं प्रदान करते हैं, बल्कि ऐसे सिस्टम के रूप में जो समय लेने वाले विश्लेषण, समन्वय और प्रयोग कार्यों को संभाल सकते हैं जो प्रयोगशालाओं में खोज को धीमा कर देते हैं, जिससे मनुष्यों को संभावित रूप से उन महत्वपूर्ण नई खोजों को करने की अनुमति मिलती है।

“अल्फाफोल्ड ने जो हासिल किया वह अविश्वसनीय है,” कूल ने लंबे समय से चली आ रही प्रोटीन-फोल्डिंग समस्या के सिस्टम के समाधान का जिक्र करते हुए कहा। “लेकिन हम यहां जिस बारे में बात कर रहे हैं वह अलग है।” यह वैज्ञानिक प्रक्रिया में टीमों के साथ काम करने और एआई को उनके दैनिक कार्य में शामिल करने के बारे में है।

हुइन्ह ने कहा कि माइक्रोसॉफ्ट के सह-संस्थापक पॉल एलन द्वारा 2003 में स्थापित एक गैर-लाभकारी जैव विज्ञान अनुसंधान संगठन, एलन इंस्टीट्यूट में एआई एजेंटों की ओर कदम उन उपकरणों पर आधारित है, जिनका कई शोधकर्ता पहले से ही उपयोग कर रहे हैं, विशेष रूप से एंथ्रोपिक का क्लाउड कोड, जो कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञानियों के बीच लोकप्रिय हो गया है। इसके अलावा, उन्होंने कहा, लक्ष्य हर जगह एआई को लागू करना नहीं है, बल्कि अनुसंधान प्रक्रिया के विशिष्ट हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करना है – जैसे डेटा विश्लेषण कार्य जिसमें महीनों लग सकते हैं – जहां एजेंट सबसे व्यावहारिक प्रभाव डाल सकते हैं और वैज्ञानिक कार्यों को सार्थक रूप से गति दे सकते हैं।

कोई भी शोधकर्ता हर कनेक्शन को नहीं देख सकता

उन्होंने कहा, ”हम एक ऐसे बिंदु पर पहुंचना शुरू कर रहे हैं जहां ‘बड़ा विज्ञान’ आदर्श है।” वैज्ञानिक आज इतना डेटा उत्पन्न करते हैं – एकल-कोशिका जीनोमिक्स और बड़े पैमाने पर इमेजिंग डेटासेट से लेकर कनेक्टोमिक्स तक, मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र में न्यूरॉन्स कैसे जुड़े हैं इसका अध्ययन – कि कोई भी शोधकर्ता इसे अपने सिर में नहीं रख सकता है या हर कनेक्शन को नहीं देख सकता है।

कूल ने एलन इंस्टीट्यूट और हॉवर्ड ह्यूजेस मेडिकल इंस्टीट्यूट को आदर्श साझेदार बताया क्योंकि आधुनिक विज्ञान को आकार देने में वे पहले से ही भूमिका निभा रहे हैं। एलन इंस्टीट्यूट ने दुनिया के कुछ सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले जैविक डेटासेट का उत्पादन किया है, जिसमें माउस मस्तिष्क के विस्तृत मानचित्र शामिल हैं जो दिखाते हैं कि वास्तविक ऊतक में जीन कहां सक्रिय हैं – संसाधन जो तंत्रिका विज्ञान ही नहीं, बल्कि सभी क्षेत्रों के शोधकर्ताओं के लिए मानक उपकरण बन गए हैं। हाल ही में, उन मानचित्रों को एकल-कोशिका रिज़ॉल्यूशन में धकेल दिया गया है, जिससे उनके वैज्ञानिक मूल्य में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है, साथ ही उन्हें विश्लेषण करने के लिए और अधिक जटिल बना दिया गया है।

और एचएचएमआई के जेनेलिया रिसर्च कैंपस में, शोधकर्ताओं ने जीसीएएमपी जैसे कैल्शियम संकेतक जैसे मूलभूत उपकरण विकसित किए हैं, जो वैज्ञानिकों को वास्तविक समय में न्यूरॉन्स की आग देखने की अनुमति देते हैं, और सुपर-रिज़ॉल्यूशन माइक्रोस्कोपी में प्रगति करते हैं जो प्रकाश इमेजिंग की भौतिक सीमाओं को पार करने में मदद करते हैं। कूल ने कहा, टूल और डेटासेट पर जोर ही इन संस्थानों को एआई एजेंटों के लिए उपजाऊ जमीन बनाता है: वहां विश्लेषण, एनोटेशन और समन्वय को तेज करने से सिर्फ एक प्रयोगशाला को मदद नहीं मिलती है – यह पूरे विज्ञान में बाहर की ओर तरंगित होती है।

“विज्ञान एक आकर्षक लेकिन अत्यधिक दोहराव वाला और अक्सर बहुत थकाऊ अभ्यास है,” उन्होंने समझाया। उन्होंने कहा, “विज्ञान में तेजी से इसका मतलब डेटासेट के विश्लेषण और परिवर्तन से संबंधित बहुत सारा काम है।” “मुझे लगता है कि हम एक ऐसी दुनिया की ओर बढ़ रहे हैं जहां अभी भी बहुत काम करना होगा, लेकिन… आप अगले चरणों और प्रयोगों पर बहुत, बहुत, बहुत तेजी से पहुंच सकते हैं।”

एक ऐसा भविष्य जहां एआई परिकल्पना बनाने में मदद कर सकता है

कूल ने एक ऐसे भविष्य का भी वर्णन किया जिसमें एआई एजेंट न केवल परिणामों का विश्लेषण करते हैं, बल्कि वैज्ञानिकों को यह तय करने में मदद करते हैं कि किन परिकल्पनाओं को आगे बढ़ाया जाए – सैकड़ों संभावित प्रयोगों को कुछ सबसे योग्य प्रयोगों तक सीमित किया जाए, और यहां तक ​​कि उन पैटर्न के आधार पर उपन्यास डीएनए डिजाइन का प्रस्ताव भी दिया जाए जिन्हें अकेले मनुष्य आसानी से नहीं देख सकते हैं।

उन्होंने कहा, “हम उन मॉडलों की ओर बढ़ रहे हैं जो मनुष्यों के पास पहले से मौजूद ज्ञान का उपयोग करके परिकल्पना बनाने में मदद करने में सक्षम हैं।” “हम शुरुआत कर रहे हैं, “मेरे पास मौजूद परिकल्पनाओं को प्राथमिकता देने में मेरी मदद करें, क्योंकि मेरे पास सीमित मात्रा में संसाधन हैं, और मैं सभी 100 प्रयोग करना चाहता हूं, लेकिन मेरे पास केवल 10 के लिए पैसे हैं।”