Стабильность ИИ поддерживает усилия по внедрению машинного обучения в биомедицину

Stability AI, стартап, стоящий за системой преобразования текста в изображение Stable Diffusion, финансирует огромные усилия по применению ИИ на передовых рубежах биотехнологии. Первые проекты компании, получившие название OpenBioML, будут сосредоточены на подходах на основе машинного обучения к секвенированию ДНК, сворачиванию белков и вычислительной биохимии.

По словам Эмада Мостака, генерального директора Stability AI, основатели компании описывают OpenBioML как "открытую исследовательскую лабораторию" и стремятся исследовать пересечение ИИ и биологии в среде, в которой студенты, специалисты и исследователи могут участвовать и сотрудничать.

«OpenBioML — одно из независимых исследовательских сообществ, поддерживаемых Stability», — сказал Мостак TechCrunch в интервью по электронной почте. «Стабильность направлена ​​на развитие и демократизацию ИИ, и с помощью OpenBioML мы видим возможность продвигать современное состояние науки, здравоохранения и медицины».

Учитывая разногласия вокруг Stable Diffusion — системы искусственного интеллекта Stability AI, которая генерирует изображения из текстовых описаний, подобно DALL-E 2 от OpenAI, — можно по понятным причинам опасаться набегов прежнего Stability AI на здравоохранение. Стартап придерживается принципа невмешательства в управление, позволяя разработчикам использовать систему по своему усмотрению, в том числе для создания дипфейков со знаменитостями и порнографии.

Помимо сомнительных с этической точки зрения решений Stability AI, машинное обучение в медицине представляет собой минное поле. Хотя эта технология успешно применялась для диагностики таких заболеваний, как кожные и глазные заболевания, исследования показали, что алгоритмы могут создавать предубеждения, приводящие к ухудшению ухода за некоторыми пациентами. Например, исследование, проведенное в апреле 2021 года, показало, что статистические модели, используемые для прогнозирования риска самоубийства у пациентов с психическими заболеваниями, хорошо работают для белых и азиатских пациентов, но плохо для чернокожих.

OpenBioML разумно начинает с более безопасной территории. Его первые проекты:

BioLM, которая стремится применить методы обработки естественного языка (NLP) к областям вычислительной биологии и химии. DNA-Diffusion, целью которого является разработка ИИ, способного генерировать последовательности ДНК из текстовых подсказок. LibreFold, которая стремится расширить доступ к системам предсказания структуры белка ИИ, аналогичным AlphaFold 2 от DeepMind.

Каждый проект возглавляют независимые исследователи, но Stability AI предоставляет поддержку в виде доступа к своему кластеру из более чем 5000 графических процессоров Nvidia A100, размещенному на AWS, для обучения систем искусственного интеллекта. По словам Никколо Заничелли, студента бакалавриата по информатике в Пармском университете и одного из главных исследователей OpenBioML, этой вычислительной мощности и хранилища будет достаточно для обучения до 10 систем AlphaFold – 2 разных параллельно.

"Многие исследования в области вычислительной биологии уже ведут к версиям с открытым исходным кодом. Однако большая часть из них проводится на уровне одной лаборатории и поэтому обычно ограничивается недостаточными вычислительными ресурсами", – сообщил Заничелли TechCrunch по электронной почте. – изменить это путем поощрения крупномасштабного сотрудничества и поддержки Stability AI с помощью ресурсов, к которым имеют доступ только крупнейшие промышленные лаборатории."

Генерация последовательностей ДНК

Из текущих проектов OpenBioML проект DNA-Diffusion, которым руководит лаборатория профессора патологии Луки Пинелло в Массачусетской больнице общего профиля и Гарвардской медицинской школе, является, пожалуй, самым амбициозным. Цель состоит в том, чтобы использовать генеративные системы искусственного интеллекта для изучения и применения правил «регуляторных» последовательностей ДНК или сегментов молекул нуклеиновых кислот, которые влияют на экспрессию определенных генов в организме. Многие болезни и расстройства являются результатом неправильной регуляции генов, но науке еще предстоит открыть надежный процесс для выявления, не говоря уже об изменении, этих регуляторных последовательностей.

DNA-Diffusion предлагает использовать тип системы искусственного интеллекта, известную как модель диффузии, для создания регуляторных последовательностей ДНК, специфичных для типа клеток. Модели распространения, лежащие в основе генераторов изображений, таких как Stable Diffusion и OpenAI DALL-E 2, создают новые данные (например...