FutureHouse, некоммерческая организация, поддерживаемая Эриком Шмидтом, ставит перед собой цель создать «AI-ученого» в течение следующего десятилетия. Недавно она представила новый инструмент, который, по словам компании, может способствовать «открытиям на основе данных» в биологии. Этот инструмент появился всего через неделю после запуска API и платформы FutureHouse.
Об этом сообщает ProIT
Инструмент, названный Finch, анализирует биологические данные (преимущественно в форме научных статей) и запрос (например, «Что вы можете рассказать о молекулярных факторах метастазов рака?»), запускает код и генерирует графики, а также проверяет результаты. В серии постов на X соучредитель и генеральный директор FutureHouse Сем Родригес сравнил его с «студентом первого года аспирантуры».
“[В]озможность [делать все это] за считанные минуты — это суперсила,” написал Родригес. “Finch действительно находит некоторые очень интересные вещи […] Для наших собственных внутренних проектов мы нашли его довольно потрясающим.”
Помимо открытого анализа, Finch также может выполнять направленный анализ данных. Так, компания провела дифференциальный анализ экспрессии и анализ функционального обогащения некоторых данных RNAseq (GEO accession GSE87466). Он идентифицирует повышенные гены (например, воспалительные модуляторы).
Предложение FutureHouse, как и многих стартапов и технологических гигантов, заключается в том, что Finch и другие AI-инструменты в будущем автоматизируют этапы научного процесса. В статье в начале этого года генеральный директор OpenAI Сем Альтман отметил, что «суперинтеллектуальные» AI-инструменты могут «в значительной степени ускорить научные открытия и инновации». Аналогично, генеральный директор Anthropic, которая недавно запустила программу «AI для науки», смело прогнозирует, что AI может помочь в формулировании лекарств для большинства видов рака.
Тем не менее, доказательств этому недостаточно. Многие исследователи не считают AI сегодня особенно полезным в управлении научным процессом. Важно отметить, что FutureHouse пока не достигла научного прорыва или не сделала ни одного нового открытия с использованием своих AI-инструментов.
Биология, в частности в сфере открытия лекарственных средств, является привлекательной целью для AI-компаний. По оценкам Precedence Research, рынок составил 65,88 миллиарда долларов в 2024 году и может достичь 160,31 миллиарда долларов к 2034 году.
Несмотря на некоторые успехи, AI не предоставил мгновенного магического решения в лаборатории. Несколько компаний, использующих AI для открытия лекарственных средств, в частности Exscientia и BenevolentAI, потерпели неудачу в клинических испытаниях в последние годы. Тем временем точность ведущих AI-систем для открытия лекарственных средств, таких как AlphaFold 3 от Google DeepMind, значительно варьируется.
Finch также делает «довольно глупые ошибки», отметил Родригес, поэтому FutureHouse набирает биоинформатиков и вычислительных биологов, чтобы помочь оценить его точность и надежность, а также обучить его во время закрытого бета-тестирования.
Заинтересованные могут зарегистрироваться здесь.