ലൈഫ് സയൻസസ് ഗവേഷണത്തിനായി GPT‑Rosalind അവതരിപ്പിക്കുന്നു
ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണവും മരുന്ന് കണ്ടെത്തലും വേഗത്തിലാക്കാൻ നിർമ്മിച്ച ഒരു പുതിയ ഉദ്ദേശ്യാനുസൃത മോഡൽ.
ഇന്ന്, ജീവശാസ്ത്രം, മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, ട്രാൻസ്ലേഷണൽ മെഡിസിൻ എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള ഗവേഷണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ച ഞങ്ങളുടെ അത്യാധുനിക റീസണിംഗ് മോഡലായ GPT‑Rosalind ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ സീരീസ് ശാസ്ത്രീയ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങൾക്കായി ഓപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതാണ്. ഇത് മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ടൂൾ ഉപയോഗവും രസതന്ത്രം, പ്രോട്ടീൻ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ജീനോമിക്സ് എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ശരാശരി നോക്കിയാല്, അമേരിക്കൻ ഐക്യനാടുകളിൽ ഒരു പുതിയ മരുന്നിന് ലക്ഷ്യം കണ്ടെത്തുന്നതിൽ നിന്ന് റെഗുലേറ്ററി അംഗീകാരം ലഭിക്കുന്നതുവരെ ഏകദേശം 10 മുതൽ 15 വർഷം വരെ എടുക്കുന്നു. കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയുടെ ഏറ്റവും പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങളിൽ കൈവരിക്കുന്ന നേട്ടങ്ങൾ, പിന്നീടുള്ള ഘട്ടങ്ങളിൽ സംയോജിതമായി വർധിച്ച് മെച്ചപ്പെട്ട ടാർഗറ്റ് തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, കൂടുതൽ ശക്തമായ ജൈവശാസ്ത്രപരമായ ഹൈപ്പോത്തസിസുകൾ, കൂടാതെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് വഴിയൊരുക്കുന്നു. ലൈഫ് സയൻസസിലെ പുരോഗതി പരിമിതപ്പെടുന്നത് അടിസ്ഥാന ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കൊണ്ടുമാത്രമല്ല, ഗവേഷണ പ്രവാഹങ്ങളുടെ തന്നെ സങ്കീർണ്ണത കൊണ്ടുമാണ്. ശാസ്ത്രജ്ഞർ പുതിയ ആശയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിനായി വിപുലമായ സാഹിത്യസമാഹാരങ്ങൾ, പ്രത്യേകവിദഗ്ധ ഡാറ്റാബേസുകൾ, പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റ, പരിണമിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഹിപോത്തസിസുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം പ്രവർത്തിക്കണം. ഈ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പലപ്പോഴും സമയമെടുക്കുന്നതായും വിഭജിതമായും വിപുലീകരിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ളവയുമാണ്.
വിപുലമായ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ഗവേഷകർക്ക് ഈ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലൂടെ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ മുന്നോട്ട് പോകാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ജോലികളെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിലൂടെ മാത്രമല്ല, ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് കൂടുതൽ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും, ശ്രദ്ധയിൽപ്പെടാതെ പോകാവുന്ന ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും, മികച്ച പരികല്പനകളിലെത്താൻ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ സഹായിക്കുന്നതിലൂടെയും. തെളിവുകളുടെ സംശ്ലേഷണം, ഉപകൽപ്പന രൂപീകരണം, പരീക്ഷണ ആസൂത്രണം, കൂടാതെ മറ്റ് ബഹുഘട്ട ഗവേഷണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് പിന്തുണ നൽകുന്നതിലൂടെ, കണ്ടെത്തലിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്നതിനായി ഈ മോഡൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ലൈഫ് സയൻസ് സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് സാധ്യമാകാത്ത നിർണായക കണ്ടെത്തലുകൾ വളരെ ഉയർന്ന വിജയനിരക്കോടെ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കാനാകും.
ഞങ്ങളുടെ trusted access program വഴി യോഗ്യരായ ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി GPT‑Rosalind ഇപ്പോൾ ChatGPT, Codex, API എന്നിവയിൽ ഗവേഷണ പ്രിവ്യൂ ആയി ലഭ്യമാണ്. കൂടാതെ, ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് മോഡലുകളെ 50-ലധികം ശാസ്ത്രീയ ഉപകരണങ്ങളും ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും ആയി മായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന, Codex-നായി സൗജന്യമായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഒരു Life Sciences ഗവേഷണ പ്ലഗിൻ ഞങ്ങൾ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഗവേഷണവും കണ്ടെത്തലും ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്ന പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങളിലുടനീളം GPT‑Rosalind പ്രയോഗിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ Amgen, Moderna, the Allen Institute, Thermo Fisher Scientific എന്നിവയും മറ്റും പോലുള്ള ഉപഭോക്താക്കളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
മോഡലിന് പേര് നൽകിയിരിക്കുന്നത് റോസലിന്ഡ് ഫ്രാങ്ക്ലിന്റെ പേരിലാണ്; അവരുടെ കർശനമായ ഗവേഷണം DNAയുടെ ഘടന വെളിപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുകയും ആധുനിക തന്മാത്രാ ജീവശാസ്ത്രത്തിന് അടിത്തറ പാകുകയും ചെയ്തു.
അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അടിസ്ഥാനപ്പെട്ട കണ്ടെത്തൽ തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക്, ഞങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യാനുസൃതമായി നിർമ്മിച്ച മോഡൽ ഗവേഷണ പ്രവാഹങ്ങളെ എങ്ങനെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് കാണുക.
GPT‑Rosalind ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ സീരീസ് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച തെളിവുകൾ, ഡാറ്റ, ഉപകരണങ്ങൾ, പരീക്ഷണങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള ആധുനിക ശാസ്ത്രീയ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്. ഞങ്ങളുടെ മൂല്യനിർണയങ്ങളിൽ, മോളിക്യൂളുകൾ, പ്രോട്ടീനുകൾ, ജീനുകൾ, പാത്-വേകൾ, രോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബയോളജി എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള റീസണിംഗ് ആവശ്യമായ ടാസ്കുകളിൽ ഇത് ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നു. കൂടാതെ സാഹിത്യ അവലോകനം, സീക്വൻസ്-ടു-ഫങ്ഷൻ വ്യാഖ്യാനം, പരീക്ഷണ ആസൂത്രണം, ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നിവ പോലുള്ള മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രവാഹങ്ങളിൽ ശാസ്ത്രീയ ഉപകരണങ്ങളും ഡാറ്റാബേസുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതില് ഇത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്.
ഞങ്ങളുടെ GPT‑Rosalind ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ സീരീസിലെ ആദ്യ റിലീസാണ് ഇത്. കൂടാതെ, ദീർഘദൂരവും ഉപകരണ-സാന്ദ്രവുമായ ശാസ്ത്രീയ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങളിലുടനീളം മോഡലിന്റെ ബയോകെമിക്കൽ റീസണിംഗ് കഴിവുകളുടെ അത്യാധുനിക അതിരുകൾ ഞങ്ങൾ തുടർന്നും വികസിപ്പിക്കും. OpenAI-യുടെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് അടിസ്ഥാനസൗകര്യം യഥാർത്ഥ ശാസ്ത്രീയ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കെതിരെ കൂടുതൽ കഴിവുള്ള ഡൊമെയ്ൻ മോഡലുകളെ തുടർന്നും പരിശീലിപ്പിക്കാനും, വിലയിരുത്താനും, മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഞങ്ങൾക്ക് കഴിവ് നൽകുന്നു. വർക്ക് ഫ്ളോകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകുമ്പോൾ ഈ സംവിധാനങ്ങൾ കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദമാകാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ ഉൾക്കാഴ്ചകളിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ വരെ, ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരങ്ങളുടെ സമാഹാരം നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണ പ്രവാഹങ്ങളിൽ അളക്കാവുന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളാക്കി എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് കാണുക.
കണ്ടെത്തലിനെ മുന്നോട്ട് നയിക്കുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ GPT‑Rosalind പ്രയോഗിക്കുന്നതിനായി, മുൻനിര ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ, ബയോടെക്നോളജി, ഗവേഷണ ഉപഭോക്താക്കളുമായും ലൈഫ് സയൻസസ് സാങ്കേതിക സ്ഥാപനങ്ങളുമായും ഞങ്ങൾ സഹകരിക്കുന്നു.
ലൈഫ് സയൻസസ് മേഖല ഓരോ ഘട്ടത്തിലും കൃത്യത ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ചോദ്യങ്ങൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഡാറ്റ വളരെ സവിശേഷമാണ്, കൂടാതെ പണയം വളരെ ഉയർന്നതാണ്. OpenAI-യുമായുള്ള ഞങ്ങളുടെ തനതായ സഹകരണം, രോഗികൾക്ക് മരുന്നുകൾ എത്തിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ വേഗത്തിലാക്കാൻ, അവരുടെ ഏറ്റവും നൂതനമായ കഴിവുകളും ഉപകരണങ്ങളും പുതിയതും നൂതനവുമായ രീതികളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകൾക്കും വ്യവസായ ഗവേഷണത്തിനും അടിസ്ഥാനപരമായ വിവിധ കഴിവുകളിലുടനീളം ഞങ്ങൾ GPT‑Rosalind നെ വിലയിരുത്തി. ഈ മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ രാസപ്രതികരണ മെക്കാനിസങ്ങൾ, പ്രോട്ടീൻ ഘടന, മ്യൂട്ടേഷൻ ഫലങ്ങൾ, പരസ്പര ഇടപെടലുകൾ, കൂടാതെ ഡിഎൻഎ സീക്വൻസുകളുടെ ഫൈലോജെനറ്റിക് വ്യാഖ്യാനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ശാസ്ത്രീയ ഉപമേഖലകളിലുടനീളമുള്ള അടിസ്ഥാന റീസണിംഗ് അളക്കുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിലൂടെ, വിദഗ്ധർക്ക് പ്രസക്തമായ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ, കൂടാതെ തുടർപരീക്ഷണങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനായി ബാഹ്യ വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, മോഡലിന് യഥാർത്ഥ ഗവേഷണ പ്രവാഹങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാനാകുമോ എന്നും അവർ വിലയിരുത്തുന്നു. അവസാനമായി, മോഡലുകൾക്ക് അവരുടെ റീസണിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശരിയായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട കഴിവുകൾ എന്നിവ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയുമോ എന്ന് അവർ പരിശോധിക്കുന്നു. ഒരുമിച്ച് എടുത്താൽ, ഈ വിലയിരുത്തലുകൾ ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണത്തിന്റെ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പ്രക്രിയയിലുടനീളം പുരോഗതി കാണിക്കുകയും, വെല്ലുവിളിയേറിയ കണ്ടെത്തൽ ടാസ്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്ന കൂടുതൽ ശക്തമായ കഴിവ് സൂചിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഞങ്ങൾ GPT‑Rosalind നെ പൊതു ബെഞ്ച്മാർക്കുകളുടെ ഒരു പരമ്പരയിൽ വിലയിരുത്തി. യഥാർത്ഥ ലോക ബയോഇൻഫോർമാറ്റിക്സിനെയും ഡാറ്റ വിശകലനത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ബെഞ്ച്മാർക്കായ BixBench-ൽ, പ്രസിദ്ധീകരിച്ച സ്കോറുകളുള്ള മോഡലുകളിൽ GPT‑Rosalind മുൻനിര പ്രകടനം കൈവരിച്ചു.
സാഹിത്യം കണ്ടെടുക്കല്, ഡാറ്റാബേസ് ആക്സസ്, സീക്വൻസ് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, പ്രോട്ടോക്കോൾ രൂപകൽപ്പന എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ ഗവേഷണ ടാസ്കുകളിലെ പ്രകടനം അളക്കുന്ന ഒരു ബെഞ്ച്മാർക്കായ LABBench2-ൽ, GPT‑Rosalind 11 ടാസ്കുകളിൽ 6 എണ്ണത്തിൽ GPT‑5.4‑നെ മറികടക്കുന്നു. ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ CloningQA-യിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്; ഇത് മോളിക്യുലർ ക്ലോണിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾക്കായി DNA-യും എൻസൈം റീജന്റുകളും അറ്റംമുതൽ അറ്റംവരെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
പ്രസിദ്ധീകരിക്കാത്തതും മലിനീകരിക്കപ്പെടാത്തതുമായ സീക്വൻസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് RNA sequence-to-function പ്രവചനവും ജനറേഷൻ ടാസ്കും അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡൽ പ്രകടനം വിലയിരുത്താൻ, AI-ഡിസൈൻ ചെയ്ത ജീൻ തെറാപ്പികളിൽ മുൻപന്തിയിലുള്ള Dyno Therapeutics എന്ന കമ്പനുമായി ഞങ്ങൾ പങ്കാളിത്തം സ്ഥാപിച്ചു. പ്രകടനം AI-bio മേഖലയിലെ മനുഷ്യ വിദഗ്ധരിൽ നിന്നുള്ള 57 മുൻകാല സ്കോറുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു. Codex ആപ്പിൽ നേരിട്ട് വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, prediction ടാസ്കിൽ മികച്ച പത്തിൽപ്പെട്ട മോഡൽ സമർപ്പണങ്ങൾ മനുഷ്യ വിദഗ്ധരുടെ 95th percentile-നേക്കാൾ മുകളിലും sequence generation ടാസ്കിൽ മനുഷ്യ വിദഗ്ധരുടെ 84th percentile-ഓളം നിലയിലും റാങ്ക് ചെയ്തു.
ശാസ്ത്രജ്ഞർ തെളിവുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും, ന്യായീകരിക്കാവുന്ന ജീവശാസ്ത്രപരമായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നീങ്ങാനും ഓരോ ദിവസവും ആശ്രയിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളിലെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ച് ഈ വിലയിരുത്തലുകൾ അർത്ഥവത്തായ ഒരു സൂചന നൽകുന്നു.
ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഇന്ന് GitHub-ൽ ലഭ്യമായ Codex-നുള്ള ഞങ്ങളുടെ പുതിയ ലൈഫ് സയൻസസ് ഗവേഷണ പ്ലഗിൻ(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു) ഉപയോഗിക്കാം. ഈ പാക്കേജിൽ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഗവേഷണ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത, മനുഷ്യ ജനിതകശാസ്ത്രം, ഫംഗ്ഷണൽ ജീനോമിക്സ്, പ്രോട്ടീൻ ഘടന, ബയോകെമിസ്ട്രി, ക്ലിനിക്കൽ തെളിവുകൾ, പൊതുപഠന കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയിലുടനീളം ഉപയോക്താക്കളെ പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന വിശാലമായ ഒരു കൂട്ടം മോഡുലാർ കഴിവുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഈ കഴിവുകൾ ഒരു ഏകോപന പാളിയായി പ്രവർത്തിച്ച്, വിശാലവും, അവ്യക്തവും, നിരവധി ഘട്ടങ്ങളുള്ള ചോദ്യങ്ങളെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. അവ 50-ലധികം പൊതുവായി ലഭ്യമായ മൾട്ടി-ഓമിക്സ് ഡാറ്റാബേസുകളിലേക്കും, സാഹിത്യ ഉറവിടങ്ങളിലേക്കും, ജീവശാസ്ത്ര ഉപകരണങ്ങളിലേക്കും പ്രവേശനം നൽകുകയും, പ്രോട്ടീൻ ഘടന തിരയൽ, സീക്വൻസ് തിരയൽ, സാഹിത്യ അവലോകനം, പൊതുവായ ഡാറ്റാസെറ്റ് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ പോലുള്ള സാധാരണയായി ആവർത്തിച്ച് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന പ്രവാഹങ്ങൾക്കായി വഴക്കമുള്ള ഒരു ആരംഭബിന്ദുവും നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
യോഗ്യരായ എന്റർപ്രൈസ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് GPT‑Rosalind ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഗവേഷണ പ്രവാഹങ്ങളിൽ കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ജൈവ റീസണിംഗ് വേണ്ടി ഈ പ്ലഗിൻ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം. അതേസമയം, എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന മോഡലുകളുമായി ഈ പ്ലഗിൻ പാക്കേജ് ഉപയോഗിക്കാം.
ജൈവ ദുരുപയോഗത്തിനെതിരായ ശക്തമായ സുരക്ഷാ നടപടികൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട്, മനുഷ്യരുടെ ഹെൽത്ത് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സാഹചര്യത്തില് ഉള്ള ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും ഈ കഴിവുകൾ ലഭ്യമാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ, ആരംഭ ഘട്ടത്തിൽ യു.എസ്.-ലുള്ള യോഗ്യതയുള്ള എന്റർപ്രൈസ് ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി, യോഗ്യത, ആക്സസ് മാനേജ്മെന്റ്, സംഘടനാതല ഗവർണൻസ് എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയ നിയന്ത്രണങ്ങളോടുകൂടിയ ഒരു വിശ്വസനീയമായ-ആക്സസ് വിന്യാസ ഘടനയിലൂടെ പുറത്തിറക്കുന്നു. അതേ സമയം, ഗവേഷകർക്ക് ലൈഫ് സയൻസസ് ഗവേഷണ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന മോഡൽ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനായി, ഒരു കൂട്ടം കണക്റ്ററുകളും ലൈഫ് സയൻസസ് റിസർച്ച് പ്ലഗിനും ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യാപകമായി ലഭ്യമാക്കുന്നു.
എന്റർപ്രൈസ്-തല സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങളും ശക്തമായ ആക്സസ് മാനേജ്മെന്റും ഉൾപ്പെടുത്തി ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഗവേണൻസുള്ള ഗവേഷണ പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രൊഫഷണൽ ശാസ്ത്രീയ ഉപയോഗത്തിന് അനുകൂലമാണ്. ഞങ്ങൾ ആക്സസ് മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുന്നത് മൂന്ന് പ്രധാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്: പ്രയോജനകരമായ ഉപയോഗം, ശക്തമായ ഗവേണൻസും സുരക്ഷാ മേൽനോട്ടവും, എന്റർപ്രൈസ്-തല സുരക്ഷയോടെയുള്ള നിയന്ത്രിത ആക്സസ്. പ്രായോഗികമായി നോക്കുമ്പോള്, ഇതിന്റെ അർത്ഥം പങ്കെടുക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ വ്യക്തമായ പൊതുപ്രയോജനമുള്ള നിയമാനുസൃത ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം നടത്തണം; അനുയോജ്യമായ ഭരണം, അനുസരണം, ദുരുപയോഗം തടയൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിലനിർത്തണം; സുരക്ഷിതവും നന്നായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നതുമായ പരിസരങ്ങളിലെ അംഗീകൃത ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മാത്രമായി ആക്സസ് പരിമിതപ്പെടുത്തണം. സ്ഥാപനങ്ങൾ ലൈഫ് സയൻസസ് ഗവേഷണ പ്രിവ്യൂ നിബന്ധനകൾക്കും സമ്മതിക്കണം, കൂടാതെ OpenAI-യുടെ ഉപയോഗ നയങ്ങൾ പാലിക്കണം. ഓൺബോർഡിംഗിന്റെ ഭാഗമായോ തുടർന്നുള്ള പങ്കാളിത്തത്തിന്റെ ഭാഗമായോ ഞങ്ങൾ അധിക വിവരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടാം.
ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഞങ്ങളുടെ യോഗ്യതയും സുരക്ഷാ അവലോകന പ്രക്രിയയും വഴി ആക്സസ് അഭ്യർത്ഥിക്കാം.
ഗവേഷണ പ്രിവ്യൂ സമയത്ത്, ഈ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിലവിലുള്ള ക്രെഡിറ്റുകളോ ടോക്കണുകളോ ഉപയോഗിക്കില്ല. ഇത് ദുരുപയോഗം തടയാനുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കു വിധേയമാണ്. പ്രോഗ്രാം വിപുലീകരിക്കുമ്പോൾ വിലയും ലഭ്യതയും സംബന്ധിച്ച കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പങ്കുവെക്കും.
സാങ്കേതിക ശേഷിയും പ്രവർത്തന നിയന്ത്രണവും ഒരുപോലെ ആവശ്യമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ, ശാസ്ത്രീയ സംഘടനകൾക്ക് കൂടുതൽ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പ്രവർത്തനം കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ നടത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിനായി ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു. McKinsey & Company, Boston Consulting Group (BCG), Bain & Company എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഉപദേശക പങ്കാളികളോടൊപ്പം ഞങ്ങളുടെ സമർപ്പിത ലൈഫ് സയൻസസ് ടീമും സംഘടനകൾക്ക് ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള ഉപയോഗകേസുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, മോഡൽ എന്റർപ്രൈസ് പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാനും, അളക്കാവുന്ന ഫലങ്ങൾ നേടിക്കൊടുക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. OpenAI ലൈഫ് സയൻസസ് നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തെ എങ്ങനെ പിന്തുണയ്ക്കുമെന്നത് പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ ലൈഫ് സയൻസസ് ടീമിനെ ബന്ധപ്പെടാം.
ഞങ്ങളുടെ ലൈഫ് സയൻസസ് മോഡൽ ശ്രേണിയിലെ ആദ്യ റിലീസാണിത്, കൂടാതെ മനുഷ്യ ഹെൽത്തിൽ നിന്ന് വിപുലമായ ജീവശാസ്ത്ര ഗവേഷണം വരെ, സമൂഹത്തിന് അതീവ പ്രാധാന്യമുള്ള മേഖലകളിൽ ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന AI നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ദീർഘകാല പ്രതിബദ്ധതയുടെ തുടക്കമായാണ് ഞങ്ങൾ ഇതിനെ കാണുന്നത്. മോഡലിന്റെ ജീവശാസ്ത്രപരമായ റീസണിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതും, ഉപകരണ-സാന്ദ്രവും ദീർഘകാലപരവുമായ ഗവേഷണ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുള്ള പിന്തുണ വിപുലീകരിക്കുന്നതും, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ സ്വാധീനം വിലയിരുത്തുന്നതിനായി മുൻനിര ശാസ്ത്രീയ സ്ഥാപനങ്ങളുമായി അടുത്ത് സഹകരിക്കുന്നതും ഞങ്ങൾ തുടരും. ഇതിൽ ലോസ് ആലാമോസ് നാഷണൽ ലബോറട്ടറി പോലുള്ള ദേശീയ ലബോറട്ടറികളുമായുള്ള തുടർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പങ്കാളിത്തങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. അവിടെ, AI-നിർദ്ദേശിത പ്രോട്ടീൻ, കാറ്റലിസ്റ്റ് ഡിസൈൻ, ജൈവ ഘടനകളിൽ മാറ്റം വരുത്താനുള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കഴിവ്, പ്രധാന പ്രവർത്തന ഗുണങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുകയോ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്യുന്നതിനിടെ, ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു.
കാലക്രമേണ, ഈ സംവിധാനങ്ങൾ കണ്ടെത്തലിലെ കൂടുതൽ കഴിവുള്ള പങ്കാളികളായി മാറുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു—ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ചോദ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് തെളിവുകളിലേക്കും, തെളിവുകളിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്കും, ഉൾക്കാഴ്ചകളിൽ നിന്ന് രോഗികൾക്കായുള്ള പുതിയ ചികിത്സകളിലേക്കും കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ നീങ്ങാൻ സഹായിച്ച്.
