Um sistema de inteligência artificial encontrou, em um banco de dados genético, uma enzima que ninguém havia descrito.
A Anthropic afirma que seu modelo identificou de forma autônoma um conjunto de estruturas enzimáticas não registradas anteriormente, com características de sistemas de edição genética: a transcriptase reversa relacionada a arranjos, encontrada principalmente em bacteriófagos. Ela é composta por uma transcriptase reversa, um gene parceiro e uma sequência repetida com espaçamento uniforme; a parte repetida se assemelha a um arranjo que permite tornar as ferramentas de edição programáveis.
O processo chama atenção. O modelo recebeu uma instrução ampla: procurar, em um grande banco de sequências genéticas, uma transcriptase reversa anômala. Cerca de 950 agentes trabalharam por 21 horas, consumindo aproximadamente 210 milhões de tokens. No fim, um deles descobriu aquele padrão repetido. Essa escala indica que a própria busca já foi engenheirada.
Este é o primeiro resultado do novo laboratório de ciências da vida da empresa. Ao delegar a busca e a geração de hipóteses à máquina, pesquisadores humanos podem economizar muito tempo de triagem; o gargalo, então, deixa de ser encontrar pistas e passa a ser validar pistas. Assim, a capacidade de produção do laboratório vira o recurso escasso.
A empresa está se preparando para abrir capital, e esse tipo de resultado naturalmente entra na narrativa. O que é ainda mais relevante para a indústria é que o próprio processo pode ser replicado: o modo de conduzir a pesquisa está saindo da inspiração individual e indo em direção à triagem em lote.
A máquina não terá uma inspiração repentina, mas pode procurar sem se cansar.
#人工智能 #生物科技
A Anthropic afirma que seu modelo identificou de forma autônoma um conjunto de estruturas enzimáticas não registradas anteriormente, com características de sistemas de edição genética: a transcriptase reversa relacionada a arranjos, encontrada principalmente em bacteriófagos. Ela é composta por uma transcriptase reversa, um gene parceiro e uma sequência repetida com espaçamento uniforme; a parte repetida se assemelha a um arranjo que permite tornar as ferramentas de edição programáveis.
O processo chama atenção. O modelo recebeu uma instrução ampla: procurar, em um grande banco de sequências genéticas, uma transcriptase reversa anômala. Cerca de 950 agentes trabalharam por 21 horas, consumindo aproximadamente 210 milhões de tokens. No fim, um deles descobriu aquele padrão repetido. Essa escala indica que a própria busca já foi engenheirada.
Este é o primeiro resultado do novo laboratório de ciências da vida da empresa. Ao delegar a busca e a geração de hipóteses à máquina, pesquisadores humanos podem economizar muito tempo de triagem; o gargalo, então, deixa de ser encontrar pistas e passa a ser validar pistas. Assim, a capacidade de produção do laboratório vira o recurso escasso.
A empresa está se preparando para abrir capital, e esse tipo de resultado naturalmente entra na narrativa. O que é ainda mais relevante para a indústria é que o próprio processo pode ser replicado: o modo de conduzir a pesquisa está saindo da inspiração individual e indo em direção à triagem em lote.
A máquina não terá uma inspiração repentina, mas pode procurar sem se cansar.
#人工智能 #生物科技
