Компания Insilico Medicine, американская компания в области разработки лекарств с использованием ИИ, акции которой котируются в Гонконге, запустила новый сервис, направленный на обучение больших языковых моделей (LLM) общего назначения для достижения высоких результатов в биологии и химии, что потенциально может произвести революцию в научно-исследовательской среде, управляемой ИИ.

Новый сервис, получивший название "Science MMAI gym" ("Научный зал ММАИ"), представляет собой стратегический поворот для Insilico, поскольку компания стремится к своей долгосрочной цели – "Фармацевтическому Суперинтеллекту". Компания стремится преодолеть разрыв в производительности между универсальными LLM, такими как GPT от OpenAI и Qwen от Alibaba, и специализированными моделями ИИ, которые специально обучены на научных данных. По словам основателя и генерального директора Insilico Алекса Жаворонкова, универсальные модели в настоящее время показывают плохие результаты в научных тестах, часто выдавая результаты хуже, чем случайные. Финансовые детали инвестиций в Science MMAI gym не разглашаются, но этот шаг сигнализирует о значительном выделении ресурсов на расширение возможностей общего ИИ в научных приложениях.

Запуск происходит на фоне растущего спроса на решения ИИ в области разработки и открытия лекарств. В то время как специализированные модели ИИ демонстрируют превосходную производительность в конкретных научных задачах, им часто не хватает удобного интерфейса и широкой применимости универсальных LLM. Science MMAI gym от Insilico стремится устранить это ограничение, обучая универсальные модели для достижения сопоставимой производительности со специализированными моделями, сохраняя при этом их универсальность и простоту использования. Это может демократизировать доступ к передовым инструментам ИИ для исследователей и ускорить темпы научных открытий.

Insilico Medicine находится в авангарде разработки лекарств с использованием ИИ, используя алгоритмы машинного обучения для выявления потенциальных кандидатов в лекарства, прогнозирования результатов клинических испытаний и ускорения процесса разработки лекарств. Решение компании инвестировать в обучение универсальных LLM отражает более широкую тенденцию в биотехнологической отрасли по использованию возможностей ИИ для решения сложных научных задач.

В перспективе успех Science MMAI gym от Insilico может иметь значительные последствия для будущего ИИ в научных исследованиях. Если универсальные LLM можно будет эффективно обучить для работы на уровне специализированных моделей, это может открыть новые возможности для научных открытий на основе ИИ в широком спектре дисциплин. Это может привести к более быстрой разработке новых лекарств, более эффективным исследовательским процессам и более глубокому пониманию сложных биологических систем. Однако компания сталкивается с задачей разработки эффективных методов обучения и наборов данных, чтобы гарантировать, что модели будут не только точными, но также надежными и непредвзятыми.