パリとバークレーの新興企業である Living Models は、生物学システムの理解を向上させることを目的として、DNA、RNA、およびマルチオミクスデータに基づいて訓練された生物学の基礎モデルを開発するためにステルスから浮上し、シード資金で 700 万ドルを調達しました。
開発の次の段階をサポートするために、同社は 120 個の NVIDIA B200 GPU からなるコンピューティング クラスターへのアクセスも確保しており、これを次世代の生物学的 AI モデルのトレーニングに使用する予定です。
同社は、ゲノム、トランスクリプトーム、その他の生物学的データセットに基づいてトレーニングされた大規模なトランスフォーマー モデルを開発し、生体内のパターンを分析しています。パリとバークレーで活動している Living Models は、人工知能と植物科学の研究者を集めて、機械学習を生物学研究と農業イノベーションに応用しています。
人工知能はすでに金融、ソフトウェア開発、コンテンツ作成などの分野を変革していますが、農業や食料生産などの分野での応用はまだ初期の段階にあります。
Living Models は、特に植物科学における生物学的データに AI 技術を適用することで、この分野に焦点を当てています。植物科学では、気候圧力が世界の農業に影響を与える中、作物の回復力と生産性の向上がますます重要になっています。
その立ち上げの一環として、同社は植物生物学用に設計された変圧器モデルのファミリーである BOTANIC を発表しました。モデルは複数の植物種のゲノム配列でトレーニングされ、ゲノムデータやその他の生物学的データを分析して、気候回復力や耐病性などの形質に関連する遺伝マーカーを特定します。
この技術は、どの遺伝子変異がテストに値するかを予測することで、種子会社や農業会社が新しい作物品種の開発を加速できるようにすることを目的としています。
OpenAI は人間の言語を理解するために Reddit と Wikipedia でトレーニングを行っています。私たちは、生命そのものの言語を理解するために、DNA、RNA、遺伝子発現のトレーニングを行っています。
Living Models の CEO 兼共同創設者である Cyril Véran 氏は次のように述べています。
従来の作物の育種サイクルは、有望な遺伝形質を特定するのに時間がかかることもあり、何年もかかることがあります。 Living Models は、ゲノムデータをコンピュータで分析することにより、研究者がフィールド検証を行う前に最も関連性の高い遺伝的変異に焦点を当てることができるようにすることで、このプロセスの初期段階を短縮することを目指しています。
長期的には、Living Models は植物を超えた生物システムの基礎モデルへの取り組みを拡大する予定です。同社は、大規模なゲノム データセットが利用可能であること、他のライフ サイエンス分野と比較して検証サイクルが速いこと、気候変動に強い農業をサポートする技術のニーズが高まっていることなどを理由に、植物生物学からスタートしました。