أحب هذا المشروع !! مبروك @samuelhking @pdhsu وطاقم @arcinstitute! بلدي 2 سنت: من الأفضل التفكير في الذكاء الاصطناعي المستخدم في التصميم البيولوجي كمترجم.  السماح لنا بالتحدث باللغة الإنجليزية وترجمتها إلى الحمض النووي والعكس صحيح.  لا نعرف كيفية تصميم العاثية من الأجزاء ، لكن Evo 1/2 تم تدريبه من خلال "قراءة" أكثر من 2 مليون جينوم من العاثيات من الطبيعة ، وبالتالي تعلمت "التحدث" عن الحمض النووي للعاثية.  لذا يمكننا أن نطلب منه إنشاء قصيدة -- تماما كما يمكنك أن تطلب من ChatGPT إنشاء قصيدة لك باللغة الصينية حتى لو كنت لا تتحدث بها بنفسك. لقد قمنا بالفعل بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على لغة البروتينات باستخدام نماذج مثل Alphafold و ESM وقد نجحت بشكل جيد - توضح هذه الورقة أنه يمكننا القيام بذلك على مستوى أعلى من التعقيد.  يتحدث نموذج الذكاء الاصطناعي هذا عن جينومات العاثيات متعددة الجينات ، وليس فقط الجينات الفردية.  عرض مثير للغاية والعمل يثبت ذلك بشكل جيد من خلال صنع واختبار العاثيات المصممة. إنهم يعملون! هناك شيئان واضحان في رأيي في الاتجاهات المستقبلية وسيكونان ناجحين في النهاية: (1) يجب إعادة تدريب النموذج بناء على ما يتعلمه عن العاثيات التي تم تصميمها حتى يتمكن من التحسن في فهم ما يطلبه الإنسان وترجمته إلى الحمض النووي.  يشبه "التعلم المعزز" هذا الطريقة التي علمت بها Google نماذج الذكاء الاصطناعي للعب الشطرنج - يمكنك السماح للنموذج بلعب لعبة ثم إخباره إذا فاز أو خسر.  هنا ستسمح للنموذج بتصميم ملايين العاثيات ، وبناءها في المختبر ، ثم إخباره بأداء التصميمات المختلفة. (2) يجب أن نرى ما إذا كانت النماذج المدربة على ملايين الجينومات البكتيرية يمكن أن تمكننا من بناء خلية بكتيرية كاملة مصممة من قبل الذكاء الاصطناعي على غرار ما تم القيام به هنا من أجل العاثية. سيرى هذا ما إذا كان بإمكاننا الانتقال من ترجمة طلب إنجليزي إلى كتاب DNA (500,000 حرف من الحمض النووي لأبسط البكتيريا) بدلا من قصيدة الحمض النووي للعاثية (5,000 حرف من الحمض النووي في العاثية).  سيكون هذا معلما علميا على مستوى البلاد لأن الخلايا هي اللبنات الأساسية لكل أشكال الحياة ويجب على الولايات المتحدة التأكد من وصولنا إليها أولا. من أجل القيام بكل من (1) و (2) ، نحتاج إلى تحسينات جذرية في كفاءة القيام ببيولوجيا المختبر الرطب الفعلية اللازمة لبناء الحمض النووي واختبار أداء الكائنات الحية.  إنه يدل على أنهم قاموا ببناء 302 تصميما فقط للعاثيات واختبروا 16 تصميما - وذلك لأن العمل المختبري الرطب بطيء للغاية ومكلف.  الجواب على ذلك هو أتمتة المختبرات - لقد كنت سعيدا برؤية NSF تستثمر 100 مليون دولار في مختبرات سحابية آلية يمكن التحكم فيها بواسطة الذكاء الاصطناعي وغيرها من الجهود التي ستجعل البنية التحتية العلمية الأمريكية أكثر كفاءة ونطاق صناعي.  دعت خطة عمل الذكاء الاصطناعي للبيت الأبيض إلى الحاجة إلى هذه "المختبرات الممكنة للسحابة" أيضا. مرة أخرى ، عمل رائع !!