உயிரியல் அறிவியல் ஆராய்ச்சிக்காக GPT‑Rosalind ஐ அறிமுகப்படுத்துதல்
அறிவியல் ஆராய்ச்சி மற்றும் மருந்து கண்டுபிடிப்பை வேகப்படுத்த பிரத்யேகமாக உருவாக்கப்பட்ட புதிய மாடல்.
இன்று, உயிரியல், மருந்து கண்டுபிடிப்பு மற்றும் மாற்று மருத்துவம் ஆகிய துறைகளில் ஆராய்ச்சியை ஆதரிக்கும் வகையில் உருவாக்கப்பட்ட எங்களின் அதிநவீன ரீஸனிங் மாடலான GPT‑Rosalind ஐ அறிமுகப்படுத்துகிறோம். உயிரியல் அறிவியல் மாடல் தொடர், அறிவியல் வேலைநெறிகளுக்காக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளது; இது மேம்படுத்தப்பட்ட கருவி பயன்பாட்டையும் வேதியியல், புரோட்டீன் பொறியியல் மற்றும் ஜீனோமிக்ஸ் ஆகிய துறைகளில் ஆழமான புரிதலையும் ஒருங்கிணைக்கிறது.
அமெரிக்காவில் ஒரு புதிய மருந்துக்கான இலக்கைக் கண்டறிவதிலிருந்து ஒழுங்குமுறை ஒப்புதலைப் பெறுவதற்கு, சராசரியாக சுமார் 10 முதல் 15 ஆண்டுகள் ஆகும். கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையின் ஆரம்பக் கட்டங்களிலேயே கிடைக்கும் முன்னேற்றங்கள், பின்னர் வரும் கட்டங்களில் பலமடங்காகப் பெருகி, மேம்பட்ட இலக்கு தேர்வு, மேலும் வலுவான உயிரியல் கருதுகோள்கள், மற்றும் உயர்தரமான பரிசோதனைகள் ஆகியவற்றிற்கு வழிவகுக்கின்றன. உயிரியல் அறிவியலில் முன்னேற்றம் என்பது, அடிப்படையான அறிவியலின் சிக்கலால் மட்டுமல்ல, ஆராய்ச்சி பணிப்பாய்வுகளின் சிக்கலாலும் கட்டுப்படுத்தப்படுகிறது. புதிய யோசனைகளை உருவாக்கவும் மதிப்பிடவும், விஞ்ஞானிகள் பெருமளவிலான இலக்கியங்கள், சிறப்புத் தரவுத்தளங்கள், பரிசோதனைத் தரவுகள், மற்றும் உருவாகிக்கொண்டிருக்கும் கருதுகோள்கள் ஆகியவற்றின் குறுக்கே பரந்து செயல்பட வேண்டும். இந்த வேலைநடவடிக்கைகள் பெரும்பாலும் அதிக நேரம் எடுத்துக்கொள்ளும், சிதறிய, மற்றும் பெரிய அளவில் விரிவுபடுத்த கடினமாக இருக்கும்.
மேம்பட்ட AI அமைப்புகள், தற்போதுள்ள பணிகளை மேலும் திறமையாகச் செய்வதன் மூலம் மட்டுமல்லாமல், ஆராய்ச்சியாளர்கள் இந்தப் பணிப்பாய்வுகளில் வேகமாக முன்னேறவும், விஞ்ஞானிகள் மேலும் பல சாத்தியங்களை ஆராயவும், இல்லையெனில் கவனிக்கப்படாமல் போகக்கூடிய தொடர்புகளை வெளிக்கொணரவும், மேலும் சிறந்த கருதுகோள்களை விரைவாக உருவாக்கவும் உதவக்கூடும் என்று நாங்கள் நம்புகிறோம். ஆதாரங்களின் ஒருங்கிணைப்பு, கருதுகோள் உருவாக்கம், பரிசோதனைத் திட்டமிடல் மற்றும் பிற பல-படிநிலை ஆராய்ச்சி பணிகளை ஆதரிப்பதன் மூலம், கண்டுபிடிப்பின் ஆரம்ப கட்டங்களை விரைவுபடுத்த ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு உதவுவதற்காக இந்த மாடல் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. காலப்போக்கில், இந்த அமைப்புகள் உயிரியல் அறிவியல் நிறுவனங்களுக்கு இல்லையெனில் சாத்தியமில்லாத முன்னேற்றங்களைக் கண்டறிய, மிக அதிகமான வெற்றி விகிதத்துடன் உதவக்கூடும்.
GPT‑Rosalind இப்போது ChatGPT, Codex மற்றும் API ஆகியவற்றில், எங்கள் நம்பகமான அணுகல் திட்டத்தின் மூலம் தகுதியான வாடிக்கையாளர்களுக்கு ஆராய்ச்சி முன்னோட்டமாகக் கிடைக்கிறது. மேலும், Codex-க்காக இலவசமாக அணுகக்கூடிய உயிரியல் அறிவியல் ஆராய்ச்சி பிளகினையும் நாங்கள் அறிமுகப்படுத்துகிறோம்; இது விஞ்ஞானிகள் மாடல்களை 50-க்கும் மேற்பட்ட அறிவியல் கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுடன் இணைக்க உதவுகிறது. Amgen, Moderna, Allen Institute, Thermo Fisher Scientific மற்றும் பிற வாடிக்கையாளர்களுடன் இணைந்து, ஆராய்ச்சி மற்றும் கண்டுபிடிப்பை துரிதப்படுத்தும் பணிப்பாய்வுகள் முழுவதும் GPT‑Rosalind ஐ பயன்படுத்தி வருகிறோம்.
இந்த மாடலுக்கு Rosalind Franklin என்பவரின் பெயர் சூட்டப்பட்டுள்ளது. அவரது கடுமையான ஆராய்ச்சி DNA-வின் அமைப்பை வெளிப்படுத்த உதவியது மற்றும் நவீன மூலக்கூறு உயிரியலுக்கான அடித்தளங்களை அமைத்தது.
செயல்முறைப்படுத்தப்படாத தரவிலிருந்து ஆதாரப்பூர்வமான கண்டுபிடிப்பு முடிவுகள் வரை, எங்களின் சிறப்பாக உருவாக்கப்பட்ட மாடல் ஆராய்ச்சிப் பணிப்பாய்வுகளை எவ்வாறு துரிதப்படுத்துகிறது என்பதைப் பாருங்கள்.
GPT‑Rosalind உயிரியல் அறிவியல் மாடல் தொடர், வெளியிடப்பட்ட ஆதாரங்கள், தரவு, கருவிகள் மற்றும் பரிசோதனைகள் முழுவதும் நவீன அறிவியல் பணிகளுக்காக உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. எங்கள் மதிப்பீடுகளின்படி, மூலக்கூறுகள், புரதங்கள், மரபணுக்கள், வழித்தடங்கள் மற்றும் நோய் தொடர்பான உயிரியல் ஆகியவற்றை ரீஸனிங் செய்ய வேண்டிய பணிகளில் இது சிறந்த செயல்திறனை வழங்குகிறது. மேலும், இலக்கிய மீளாய்வு, வரிசைமுறையிலிருந்து செயல்பாட்டிற்கான விளக்கம், சோதனைத் திட்டமிடல் மற்றும் தரவுப் பகுப்பாய்வு போன்ற பல-படி பணிப்பாய்வுகளில் அறிவியல் கருவிகளையும் தரவுத்தளங்களையும் பயன்படுத்துவதில் இது மிகவும் திறம்படச் செயல்படுகிறது.
இது எங்கள் GPT‑Rosalind உயிரியல் அறிவியல் மாடல் தொடரின் முதல் வெளியீடாகும், மேலும் நீண்டகால, கருவி-மையமான அறிவியல் பணிப்பாய்வுகளெங்கும் மாடலின் உயிர்வேதியியல் ரீஸனிங் திறன்களின் அதிநவீன எல்லைகளை நாம் தொடர்ந்து மேலும் விரிவுபடுத்துவோம். OpenAI இன் கணினி உள்கட்டமைப்பு, உண்மையான அறிவியல் பணிகளின் அடிப்படையில் மேலும் மேலும் திறனுள்ள துறை சார்ந்த மாடல்களை தொடர்ந்து பயிற்றுவிக்கவும், மதிப்பீடு செய்யவும், மேம்படுத்தவும் எங்களுக்கு திறனை வழங்குகிறது—இதன் மூலம், பணிச்சூழல்கள் தாமே மேலும் சிக்கலானவையாக மாறும்போது, இந்த அமைப்புகள் மேலும் பயனுள்ளவையாக மாற உதவுகிறது.
ஆதாரப்பூர்வமான கண்டுபிடிப்பு நுண்ணறிவுகளிலிருந்து உயர் தாக்கம் கொண்ட பரிசோதனைகள் வரை, எங்கள் தீர்வுகளின் தொகுப்பு உங்கள் ஆராய்ச்சி பணிப்பாய்வுகளில் அளவிடக்கூடிய மேம்பாடுகளாக எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதைப் பாருங்கள்.
கண்டுபிடிப்பை முன்னெடுக்கும் செயல்முறைகளில் GPT‑Rosalind ஐப் பயன்படுத்துவதற்காக, முன்னணி மருந்தியல், பயோடெக்னாலஜி மற்றும் ஆராய்ச்சி வாடிக்கையாளர்களுடனும், உயிரியல் அறிவியல் தொழில்நுட்ப நிறுவனங்களுடனும் நாங்கள் இணைந்து பணியாற்றி வருகிறோம்.
“உயிரியல் அறிவியல் துறை ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் துல்லியத்தை கோருகிறது. கேள்விகள் மிகவும் சிக்கலானவை, தரவு மிகவும் தனித்துவமானது, மேலும் பணயம் நம்பமுடியாத அளவு உயர்ந்துள்ளது. OpenAI உடனான எங்கள் தனித்துவமான ஒத்துழைப்பு, நோயாளிகளுக்கு மருந்துகளை வழங்கும் முறையை விரைவுபடுத்தும் சாத்தியத்துடன், அவர்களின் மிக மேம்பட்ட திறன்களையும் கருவிகளையும் புதிய மற்றும் புதுமையான வழிகளில் பயன்படுத்த எங்களுக்கு உதவுகிறது.”
அறிவியல் கண்டுபிடிப்பு மற்றும் தொழில் துறை ஆராய்ச்சிக்கு அடிப்படையான பல்வேறு திறன்களின் அடிப்படையில் GPT‑Rosalind ஐ நாங்கள் மதிப்பீடு செய்தோம். இந்த மதிப்பீடுகள், வேதிவினை வழிமுறைகள்; புரத அமைப்பு, சடுதிமாற்ற விளைவுகள் மற்றும் இடைவினைகள்; மற்றும் டிஎன்ஏ வரிசைகளின் இனவகை மரபுசார் விளக்கம் உள்ளிட்ட அறிவியல் துணைக்களங்களில் உள்ள அடிப்படை ரீஸனிங்கை அளவிடுகின்றன. பரிசோதனை வெளியீடுகளை விளக்குவது, நிபுணர்களுக்கு தொடர்புடைய வடிவங்களை அடையாளம் காணுவது, மற்றும் தொடர்ச்சி பரிசோதனைகளை வடிவமைக்க வெளிப்புற தகவல்களை ஒருங்கிணைப்பது ஆகியவற்றின் மூலம், மாடல்கள் உண்மையான ஆராய்ச்சி பணிச்சூழல்களை ஆதரிக்க முடியுமா என்பதையும் இவை மதிப்பிடுகின்றன. இறுதியாக, மாடல்கள் தங்களின் ரீஸனிங் மேம்படுத்த சரியான கணினிவழி கருவிகள், தரவுத்தளங்கள், மற்றும் துறை-குறிப்பான திறன்களை தேர்ந்தெடுத்து பயன்படுத்த முடியுமா என்பதையும் அவை சோதிக்கின்றன. ஒட்டுமொத்தத்தில், இந்த மதிப்பீடுகள் அறிவியல் ஆராய்ச்சியின் தொடக்கம் முதல் முடிவு வரையிலான செயல்முறை முழுவதும் முன்னேற்றத்தைக் காட்டுகின்றன; மேலும், சவாலான கண்டுபிடிப்பு சார்ந்த பணிகளை மேற்கொள்ள ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு உதவும் வலுவான திறனையும் சுட்டிக்காட்டுகின்றன.
பொதுவான அளவுகோல்களின் தொடரில் GPT‑Rosalind ஐ நாங்கள் மதிப்பிட்டோம். நிஜ உலக உயிரித் தகவல் மற்றும் தரவுப் பகுப்பாய்வை மையமாகக் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு அளவுகோலான பிக்ஸ்பெஞ்சில், வெளியிடப்பட்ட மதிப்பெண்களைக் கொண்ட மாடல்களில் GPT‑Rosalind முன்னணி செயல்திறனை அடைந்தது.
LABBench2 என்ற செயல்திறன் அளவீட்டு பெஞ்ச்மார்க்கில், இலக்கியத் தேடல், தரவுத்தள அணுகல், வரிசை கையாளுதல் மற்றும் நெறிமுறை வடிவமைப்பு போன்ற பல்வேறு ஆராய்ச்சி பணிகளில், GPT‑Rosalind 11 பணிகளில் 6 இல் GPT‑5.4 ஐ விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. மூலக்கூறு குளோனிங் நெறிமுறைகளுக்காக டிஎன்ஏ மற்றும் நொதி வினைப்பொருட்களின் முழுமையான வடிவமைப்பைக் கோரும் குளோனிங்QA-விலிருந்து மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் வருகிறது.
நாங்கள் AI-ஆல் வடிவமைக்கப்பட்ட ஜீன் தெரபிகளில் முன்னோடியாக உள்ள Dyno Therapeutics நிறுவனத்துடன் கூட்டாண்மை செய்து, வெளியிடப்படாத மற்றும் மாசுபடாத RNA வரிசைகளை பயன்படுத்தி, RNA வரிசை-இருந்து-செயல்பாடு கணிப்பு மற்றும் உருவாக்க பணியில் மாடலை மதிப்பீடு செய்தோம். செயல்திறன் AI-உயிரியல் துறையில் உள்ள மனித நிபுணர்களின் 57 முந்தைய மதிப்பெண்களுடன் ஒப்பிடப்பட்டது. Codex செயலியில் நேரடியாக மதிப்பிடும்போது, பத்து மாடல்களில் சிறந்ததான சமர்ப்பிப்புகள், முன்கணிப்புப் பணியில் மனித நிபுணர்களின் 95வது சதவிகிதத்திற்கும் மேலாகவும், தொடர் உருவாக்கப் பணியில் மனித நிபுணர்களின் சுமார் 84வது சதவிகிதத்திற்குள்ளும் தரவரிசைப்படுத்தப்பட்டன.
இந்த மதிப்பீடுகள், சான்றுகளை உருவாக்கவும், சிக்கலான தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும், மேலும் நியாயப்படுத்தக்கூடிய உயிரியல் முடிவுகளைக் நோக்கி முன்னேறவும் அறிவியலாளர்கள் தினமும் நம்பியிருக்கும் பணிப்பாய்வுகளில் செயல்திறனைப் பற்றிய அர்த்தமுள்ள சிக்னலை வழங்குகின்றன.
விஞ்ஞானிகள் இன்று GitHub இல் கிடைக்கும் Codex க்கான எங்கள் புதிய உயிரியல் அறிவியல் ஆராய்ச்சி செருகுநிரலை(புதிய சாளரத்தில் திறக்கும்) பயன்படுத்த முடியும். இந்தத் தொகுப்பு, மனித மரபியல், செயல்முறை மரபணுவியல், புரத அமைப்பு, உயிர்வேதியியல், மருத்துவச் சான்றுகள் மற்றும் பொது ஆய்வு கண்டுபிடிப்பு போன்ற துறைகளில் பயனர்கள் பணியாற்றுவதற்கு உதவும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்ட, மிகவும் பொதுவான ஆராய்ச்சிப் பணிப்பாய்வுகளுக்கான பரந்த அளவிலான கூறுநிலைத் திறன்களை உள்ளடக்கியுள்ளது.
இந்த திறன்கள், அறிவியலர்கள் பரந்த, தெளிவற்ற மற்றும் பல-படிநிலை கேள்விகளை மிகவும் திறம்பட கையாள உதவும் ஒரு ஒருங்கிணைப்பு அடுக்காக செயல்படுகின்றன. அவை 50-க்கும் மேற்பட்ட பொது மல்டி-ஓமிக்ஸ் தரவுத்தளங்கள், இலக்கிய ஆதாரங்கள் மற்றும் உயிரியல் கருவிகளுக்கான அணுகலை வழங்குவதோடு, புரத அமைப்புத் தேடல், வரிசைத் தேடல், இலக்கிய ஆய்வு மற்றும் பொதுத் தரவுத்தொகுப்புக் கண்டறிதல் போன்ற பொதுவான, மீண்டும் செய்யக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளுக்கு ஒரு நெகிழ்வான தொடக்கப் புள்ளியையும் அளிக்கின்றன.
தகுதியான Enterprise பயனர்கள், ஆழமான உயிரியல் ரீஸனிங்கிற்காக GPT‑Rosalind உடன் ஆராய்ச்சி வேலைகளில் இந்த பிளகினை பயன்படுத்தலாம், அதே நேரத்தில் அனைத்து பயனர்களும் எங்கள் மெயின்லைன் மாடல்களுடன் பிளகின் பாக்கேஜை பயன்படுத்தலாம்.
உயிரியல் தவறான பயன்பாட்டிற்கு எதிரான வலுவான பாதுகாப்புகளைப் பேணிக்கொண்டே, மனித ஹெல்த் முன்னேற்றத்திற்கு சிறந்த நிலைப்பாட்டில் உள்ள விஞ்ஞானிகள் மற்றும் ஆராய்ச்சி நிறுவனங்களுக்கு இந்த திறன்களை கிடைக்கச் செய்ய விரும்புகிறோம். தகுதி, அணுகல் மேலாண்மை மற்றும் நிறுவன ஆளுமை ஆகியவற்றைச் சுற்றிய கட்டுப்பாடுகளுடன், தொடக்கமாக U.S.-இல் தகுதியான Enterprise வாடிக்கையாளர்களுக்காக நம்பகமான-அணுகல் டிப்ளாய்மென்ட் கட்டமைப்பின் மூலம் Life Sciences மாடல் அறிமுகப்படுத்தப்படுகிறது. அதே நேரத்தில், life sciences ஆராய்ச்சி பணிகளுக்காக எங்கள் முக்கிய மாடல்களை ஆராய்ச்சியாளர்கள் இன்னும் திறம்பட பயன்படுத்தக்கூடிய வகையில், ஒரு தொகுப்பு connectors மற்றும் Life Sciences Research Plugin ஆகியவற்றையும் மேலும் பரவலாகக் கிடைக்கச் செய்கிறோம்.
உயிரியல் அறிவியல் மாடல், உயர்த்தப்பட்ட எண்டர்பிரைஸ்-தர பாதுகாப்பு கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் வலுப்படுத்தப்பட்ட அணுகல் மேலாண்மையுடன் உருவாக்கப்பட்டது; இதன் மூலம் ஆளுகைக்குட்பட்ட ஆராய்ச்சி சூழல்களில் தொழில்முறை அறிவியல் பயன்பாடு சாத்தியமாகிறது. நாங்கள் அணுகலை மூன்று முக்கியக் கொள்கைகளின் அடிப்படையில் மதிப்பிடுகிறோம்: பயனளிக்கும் பயன்பாடு, வலுவான ஆளுகை மற்றும் பாதுகாப்பு மேற்பார்வை, மற்றும் எண்டர்பிரைஸ் தரத்திலான பாதுகாப்புடன் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட அணுகல். நடைமுறையில், இதன் பொருள் என்னவென்றால், பங்கேற்கும் நிறுவனங்கள் தெளிவான பொதுப் பயனுடன் முறையான அறிவியல் ஆராய்ச்சியை நடத்த வேண்டும்; பொருத்தமான நிர்வாகம், இணக்கம் மற்றும் தவறான பயன்பாட்டைத் தடுக்கும் கட்டுப்பாடுகளைப் பராமரிக்க வேண்டும்; மேலும் பாதுகாப்பான, நன்கு நிர்வகிக்கப்படும் சூழல்களில் அங்கீகரிக்கப்பட்ட பயனர்களுக்கு மட்டுமே அணுகலைக் கட்டுப்படுத்த வேண்டும். நிறுவனங்கள் உயிரியல் அறிவியல் ஆராய்ச்சி முன்னோட்ட விதிமுறைகளையும் ஏற்க வேண்டும், மேலும் OpenAI இன் பயன்பாட்டுக் கொள்கைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்; அதோடு, ஆரம்பச் சேர்க்கை அல்லது தொடர்ச்சியான பங்கேற்பின் ஒரு பகுதியாக நாங்கள் கூடுதல் தகவலைக் கோரலாம்.
நிறுவனங்கள் எங்கள் தகுதிப்படுத்தல் மற்றும் பாதுகாப்பு மதிப்பாய்வு செயல்முறையின் மூலம் அணுகலைக் கோரலாம்.
ஆராய்ச்சி முன்னோட்டத்தின் போது, இந்த மாடலை பயன்படுத்துவது ஏற்கனவே உள்ள கிரெடிட்கள் அல்லது டோக்கன்களை பயன்படுத்தாது—துஷ்பிரயோகத்தைக் கட்டுப்படுத்தும் பாதுகாப்பு வரம்புகளுக்கு உட்பட்டு. நிரல் விரிவடையும் போது, விலை நிர்ணயம் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை பற்றிய மேலும் விவரங்களைப் பகிர்வோம்.
உயிரியல் அறிவியல் மாடல், தொழில்நுட்ப திறனும் செயல்பாட்டு கட்டுப்பாடும் இரண்டும் தேவைப்படும் சூழல்களில், அறிவியல் நிறுவனங்கள் உயர்தரமான பணியை இன்னும் வேகமாகச் செய்ய உதவுவதற்காக உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. எங்களின் அர்ப்பணிப்புள்ள உயிரியல் அறிவியல் குழு—அதேபோல் McKinsey & Company, Boston Consulting Group (BCG), மற்றும் Bain & Company உள்ளிட்ட ஆலோசனை கூட்டாளர்கள்—அமைப்புகள் உயர்தாக்கம் கொண்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் காணவும், நிறுவன சூழல்களில் மாடலை ஒருங்கிணைக்கவும், மற்றும் அளவிடக்கூடிய விளைவுகளை உருவாக்கவும் உதவுகின்றனர். உங்கள் பணிக்கு OpenAI உயிரியல் அறிவியல் எவ்வாறு ஆதரவளிக்க முடியும் என்பதை ஆராய விரும்பினால், நீங்கள் எங்கள் உயிரியல் அறிவியல் குழுவைத் தொடர்புகொள்ளலாம்.
இது எங்கள் Life Sciences மாடல் தொடரின் முதல் வெளியீடு ஆகும். மனித ஹெல்த் முதல் விரிவான உயிரியல் ஆராய்ச்சி வரை, சமூகத்திற்கு ஆழமாக முக்கியமான துறைகளில் அறிவியல் கண்டுபிடிப்பைத் துரிதப்படுத்தக்கூடிய AI-ஐ உருவாக்கும் நீண்டகால அர்ப்பணிப்பின் தொடக்கமாக இதைப் பார்க்கிறோம். மாடலின் உயிரியல் ரீஸனிங்கை தொடர்ந்து மேம்படுத்தவும், கருவிகள் அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் மற்றும் நீண்டகால ஆராய்ச்சி வேலைப்பாடுகளுக்கு ஆதரவை விரிவுபடுத்தவும், நிஜ உலக தாக்கத்தை மதிப்பீடு செய்ய முன்னணி அறிவியல் நிறுவனங்களுடன் நெருக்கமாக பணியாற்றவும் நாங்கள் தொடர்வோம். அதில் Los Alamos National Laboratory போன்ற தேசிய ஆய்வகங்களுடனான தொடர்ச்சியான கூட்டாண்மைகளும் அடங்கும்; அங்கு, முக்கிய செயல்பாட்டு பண்புகளைப் பாதுகாத்து அல்லது மேம்படுத்தியபடி உயிரியல் கட்டமைப்புகளை மாற்றியமைக்கும் AI அமைப்புகளின் திறன் உட்பட, AI-வழிகாட்டப்பட்ட புரத மற்றும் வினையூக்கி வடிவமைப்பை நாங்கள் ஆராய்ந்து வருகிறோம்.
காலப்போக்கில், இந்த அமைப்புகள் கண்டுபிடிப்பில் மேலும் திறமையான கூட்டாளிகளாக மாறும் என்று நாங்கள் எதிர்பார்க்கிறோம்—அறிவியலாளர்கள் கேள்வியிலிருந்து ஆதாரத்திற்கும், ஆதாரத்திலிருந்து உள்ளடக்கமான அறிவிற்கும், அதிலிருந்து நோயாளிகளுக்கான புதிய சிகிச்சைகளுக்குச் செல்ல உதவுவதன் மூலம்.
தொடர்ந்து படிக்க
