ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ GPT‑Rosalind ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಇಂದು, ನಾವು GPT‑Rosalind ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇದು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದಾತ್ಮಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ರೀಜನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಗಿದೆ. ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮಾಡೆಲ್ ಸರಣಿಯನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಿಗಾಗಿ ಅನುಕೂಲಿತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಸುಧಾರಿತ ಸಾಧನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಿನೋಮಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.

ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಔಷಧಿಗೆ ಗುರಿ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಣಾತ್ಮಕ ಅನುಮೋದನೆ ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ ಸುಮಾರು 10 ರಿಂದ 15 ವರ್ಷಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಲಾದ ಲಾಭಗಳು ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಚಯಗೊಂಡು ಉತ್ತಮ ಗುರಿ ಆಯ್ಕೆ, ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾದ ಜೈವಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿ ಅದರ ಆಧಾರಭೂತ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕಠಿಣತೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಲೂ ಸೀಮಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಹಿತ್ಯ, ವಿಶೇಷೀಕೃತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಊಹೆಗಳಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು. ಈ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ, ವಿಖಂಡಿತವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಸುಧಾರಿತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಈ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಈಗಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಗಮನಕ್ಕೆ ಬಾರದಿರಬಹುದಾದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊರತರುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಊಹೆಗಳಿಗೆ ಬೇಗ ತಲುಪಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪುರಾವೆಗಳ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, ಊಹಾಪೋಹಗಳ ರಚನೆ, ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಬಹು-ಹಂತದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಮಾಡೆಲ್ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. 

GPT‑Rosalind ಈಗ ChatGPT, Codex ಮತ್ತು API ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪ್ರವೇಶ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ಅರ್ಹ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ನಾವು Codex ಗಾಗಿ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ಲಗಿನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು 50 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಾವು Amgen, Moderna, the Allen Institute, Thermo Fisher Scientific ಮತ್ತು ಇತರರಂತಹ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದು, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ GPT‑Rosalind ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಹಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.

ಈ ಮಾದರಿಗೆ ರೋಸಲಿಂಡ್ ಫ್ರಾಂಕ್ಲಿನ್ ಅವರ ಹೆಸರನ್ನು ಇಡಲಾಗಿದೆ; ಅವರ ಗಂಭೀರ ಸಂಶೋಧನೆ DNA ರಚನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಅಣು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯ ಹಾಕಿತು.

GPT‑Rosalind ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮಾಡೆಲ್ ಸರಣಿ ಪ್ರಕಟಿತ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು, ಡೇಟಾ, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಆಧುನಿಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ, ಅಣುಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳು, ಜನಿತಗಳು, ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗ-ಸಂಬಂಧಿತ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಕುರಿತು ರೀಜನಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ, ಕ್ರಮದಿಂದ-ಕಾರ್ಯ ವೈಖರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಯೋಜನೆ ಹಾಗೂ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮುಂತಾದ ಬಹು ಹಂತದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ನಮ್ಮ GPT‑Rosalind ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮಾಡೆಲ್ ಸರಣಿಯ ಮೊದಲ ಬಿಡುಗಡೆ ಆಗಿದ್ದು, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ, ಪರಿಕರ-ಆಧಾರಿತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಾದ್ಯಂತ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಜೈವರಾಸಾಯನಿಕ ರೀಜನಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಗಡಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಮುಂದುವರಿಸಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತೇವೆ. OpenAI ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಇನ್‌ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ನಮಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಡೊಮೇನ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ನೈಜ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ವಿರುದ್ಧ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ತಾವೇ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಾ ಬಂದಂತೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಔಷಧೀಯ, ಜೈವತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ GPT‑Rosalind ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.

ನಾವು GPT‑Rosalind ಅನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾದ ವಿವಿಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು; ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆ, ಮ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು; ಹಾಗೂ DNA ಅನುಕ್ರಮಗಳ ವಂಶವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ್ಯಂತದ ಮೂಲಭೂತ ರೀಜನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು, ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಬಾಹ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ನೈಜ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನೂ ಅವರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕೊನೆಗೆ, ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ರೀಜನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಧನಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಬಳಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಸವಾಲಿನ ಅನ್ವೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಬಲವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.

ನಾವು GPT‑Rosalind ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳ ಸರಣಿಯ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಜೈವಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಆದ BixBench ನಲ್ಲಿ, GPT‑Rosalind ಪ್ರಕಟಿತ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಮುಂಚೂಣಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿತು.

LABBench2 ನಲ್ಲಿ, ಸಾಹಿತ್ಯ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರವೇಶ, ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವಿನ್ಯಾಸದಂತಹ ವಿವಿಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ, GPT‑Rosalind 11 ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ೬ರಲ್ಲಿ GPT‑5.4 ಅನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆ CloningQA ನಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಣು ಕ್ಲೋನಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳಿಗೆ DNA ಮತ್ತು ಎಂಜೈಮ್ ರಿಯಾಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಗತ್ಯಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ನಾವು AI-ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಜೀನ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪನಿಯಾದ Dyno Therapeutics ಜೊತೆಯೂ ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ಮಾಡಿಕೊಂಡು, ಅಪ್ರಕಟಿತ, ಮಾಲಿನ್ಯರಹಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು RNA ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಕಾರ್ಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದೆವು. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು AI-ಜೈವಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಮಾನವ ತಜ್ಞರಿಂದ ಪಡೆದ 57 ಐತಿಹಾಸಿಕ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ಜೊತೆ ಹೋಲಿಸಲಾಯಿತು. Codex ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದಾಗ, ಹತ್ತರಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾಡೆಲ್ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ 95ನೇ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್‌ಗಿಂತ ಮೇಲಿನ ಸ್ಥಾನ ಪಡೆದವು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ರಚನೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಸುಮಾರು 84ನೇ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿದ್ದವು.

ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥಿಸಬಹುದಾದ ಜೈವಿಕ ನಿರ್ಣಯಗಳತ್ತ ಸಾಗಲು ಪ್ರತಿದಿನ ಅವಲಂಬಿಸುವ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳ ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇಂದು GitHub ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ Codex ಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಹೊಸ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ಲಗಿನ್⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವ್ಯಾಪಕ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾನವ ಜನಿತಶಾಸ್ತ್ರ, ಕಾರ್ಯಾತ್ಮಕ ಜಿನೋಮಿಕ್ಸ್, ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆ, ಜೀವರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಅನ್ವೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಸಮನ್ವಯ ಪದರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಬಹು-ಹಂತದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವು 50 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಲ್ಟಿ-ಓಮಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಸಾಹಿತ್ಯ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಹಾಗೂ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆ ಹುಡುಕಾಟ, ಅನುಕ್ರಮ ಹುಡುಕಾಟ, ಸಾಹಿತ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮೊದಲಾದ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಂದುವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಅರ್ಹ Enterprise ಬಳಕೆದಾರರು ಆಳವಾದ ಜೈವಿಕ ರೀಜನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ GPT‑Rosalind ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ಲಗಿನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರು ನಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಲಗಿನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಜೈವಿಕ ದುರುಪಯೋಗದ ವಿರುದ್ಧ ಬಲವಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾ, ಮಾನವ ಹೆಲ್ತ್ ಅನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಮೆರಿಕದ ಅರ್ಹ Enterprise ಗ್ರಾಹಕರಿಗಾಗಿ ನಂಬಿಕಸ್ಥ-ಪ್ರವೇಶ ನಿಯೋಜನೆ ರಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ; ಇದರಲ್ಲಿ ಅರ್ಹತೆ, ಪ್ರವೇಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥಾತ್ಮಕ ಆಡಳಿತದ ಮೇಲಿನ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ, ನಾವು ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ ಒಂದು ಸಮೂಹ ಮತ್ತು Life Sciences Research Plugin ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. 

ಲೈಫ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಗ್ರೇಡ್ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಆಡಳಿತ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಶೋಧನಾ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಪರ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಬಳಕೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ: ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಬಳಕೆ, ದೃಢವಾದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಹಾಗೂ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಗ್ರೇಡ್ ಭದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರವೇಶ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದರ ಅರ್ಥ ಭಾಗವಹಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹಿತಲಾಭ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾನ್ಯ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರಬೇಕು; ಸೂಕ್ತ ಆಡಳಿತ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗ-ತಡೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು; ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಪರಿಸರಗಳೊಳಗಿನ ಅನುಮೋದಿತ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬೇಕು. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಯ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಸಹ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು OpenAI ನ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು, ಹಾಗೂ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಅಥವಾ ನಿರಂತರ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ನಾವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಮ್ಮ ಅರ್ಹತಾ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕೋರಬಹುದು⁠.

ಸಂಶೋಧನಾ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಯ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಬಳಕೆ ಈಗಿರುವ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ—ದುರುಪಯೋಗದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ವಿಸ್ತರಿಸಿದಂತೆ, ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ನಾವು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಂತೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಸಮರ್ಪಿತ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ತಂಡವು—ಹಾಗೂ McKinsey & Company, Boston Consulting Group (BCG) ಮತ್ತು Bain & Company ಸೇರಿದಂತೆ ಸಲಹಾ ಪಾಲುದಾರರು—ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. OpenAI ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡಬಹುದು ಎಂಬ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಮ್ಮ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ತಂಡವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು⁠.

ಇದು ನಮ್ಮ ಲೈಫ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಸರಣಿಯ ಮೊದಲ ಬಿಡುಗಡೆ ಆಗಿದ್ದು, ಮಾನವ ಆರೋಗ್ಯದಿಂದ ಹಿಡಿದು ವ್ಯಾಪಕ ಜೈವಿಕ ಸಂಶೋಧನೆವರೆಗೆ ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ಆಳವಾಗಿ ಮಹತ್ವವುಳ್ಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಲ್ಲ AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಬದ್ಧತೆಯ ಆರಂಭವೆಂದು ನಾವು ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಜೈವಿಕ ರೀಜನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು, ಉಪಕರಣ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದನ್ನು, ಮತ್ತು ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮುಂಚೂಣಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅದರಲ್ಲಿಗೆ ಲಾಸ್ ಆಲಾಮೋಸ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ ಮುಂತಾದ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳೊಂದಿಗೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳೂ ಸೇರಿವೆ; ಅಲ್ಲಿ ನಾವು AI-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಟಲಿಸ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತಾ ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಾ ಜೈವಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 

ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವುಳ್ಳ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ—ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಕಡೆಗೆ, ಸಾಕ್ಷ್ಯದಿಂದ ಒಳನೋಟದ ಕಡೆಗೆ, ಮತ್ತು ಒಳನೋಟದಿಂದ ರೋಗಿಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಸಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ.