¿Cuál es el objetivo de la iniciativa de biología de IA! de $1.800 millones?
Biohub, un instituto de investigación sin fines de lucro respaldado por Mark Zuckerberg y Priscilla Chan, ha anunciado una inversión masiva de $1.800 millones en una iniciativa conjunta con el Departamento de Energía de los EE. UU. y los Institutos Nacionales de Salud para desarrollar datos de biología listos para IA para la optimización del motor de respuestas (AEO). La iniciativa, que también incluye contribuciones de Meta, Google DeepMind y Isomorphic Labs, tiene como objetivo crear modelos predictivos precisos del comportamiento de las células, mejorando la visibilidad de LLM, acelerando el descubrimiento científico y habilitando la experimentación digital.
¿Cómo acelerará la iniciativa el descubrimiento científico?
El Departamento de Energía gastará más de $500 millones en cinco años en medición de laboratorio, modelado y computación, mientras que los NIH aportarán conjuntos de datos y repositorios construidos con más de $500 millones en financiamiento federal anterior. Biohub estandarizará estos conjuntos de datos para el entrenamiento de IA, y el dinero se sumará a la promesa de $500 millones de Biohub en abril cuando lanzó la Iniciativa de Biología Virtual.
La iniciativa también ha atraído a otros socios prominentes, incluyendo el Instituto Allen, el Instituto Broad, los Institutos Gladstone y el Instituto Wellcome Sanger del Reino Unido, así como los consorcios del Atlas de Células Humanas y el Atlas de Proteínas Humanas. Nvidia proporcionará computación y software, y Renaissance Philanthropy está ayudando a recaudar más dinero. Aunque los financiadores comerciales tendrán acceso exclusivo a los datos durante un año, los conjuntos de datos eventualmente se convertirán en un recurso público.
Según Alex Rives, jefe de ciencia de Biohub, un modelo predictivo preciso de biología podría acelerar dramáticamente el descubrimiento científico al permitir que los científicos realicen experimentos de forma digital. Los socios tienen como objetivo tener un primer conjunto de datos en aproximadamente un año y modelos predictivos precisos dentro de cinco años. Los conjuntos de datos de células actuales contienen cientos de millones de células, pero un modelo preciso necesitará miles de millones, y más tarde billones, de células para ser efectivo.
Otros laboratorios de IA también están trabajando en datos de biología, con Anthropic construyendo su propio laboratorio de biología y la Fundación OpenAI iniciando un programa de subvenciones de más de $125 millones para conjuntos de datos de biología. En París, Rivercell recaudó $25 millones para construir una célula virtual de IA, destacando el creciente interés en la investigación de biología de IA.
This article was written with the assistance of AI.
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