OpenAI, Yaşlanmayı Geciktirme Bilimi İçin Yapay Zekâ Modeli Geliştirdi
OpenAI, normal hücreleri kök hücrelere dönüştürebilecek proteinler tasarlayan bir dil modeli geliştirdiğini ve bu konuda insanları geride bıraktığını açıkladı. Bu çalışma, OpenAI’nin biyolojik verilere odaklanan ilk modeli ve bilimsel keşifler yapabilen yapay zekâ geliştirme yolundaki önemli adımlarından biri olarak değerlendiriliyor.
Geçtiğimiz yıl, yaşlanmayı 10 yıl geciktirmeyi hedefleyen San Francisco merkezli Retro Biosciences, OpenAI ile iş birliği başlattı. Bu bağlantı tesadüf değildi; OpenAI CEO’su Sam Altman, Retro’ya 180 milyon dolar yatırım yapmıştı.
Retro, hücreleri gençleştiren Yamanaka faktörleri adı verilen proteinler üzerinde çalışıyor. Ancak bu süreç verimsiz ve haftalar sürüyor. OpenAI’nin geliştirdiği GPT-4b micro adlı model, bu proteinlerin işlevini artıracak öneriler sunmak için eğitildi. Yapılan ilk denemelerde, iki Yamanaka faktörünün etkisi 50 kat artırıldı.
Retro CEO’su Joe Betts-Lacroix, modelin laboratuvarda hızlıca denendiğini ve başarılı sonuçlar alındığını belirtti. Harvard Üniversitesi’nden yaşlanma araştırmacısı Vadim Gladyshev de farklı hücre ve türlerde kök hücre üretiminin zorluğuna dikkat çekerek bu tür bir gelişmenin önemli olduğunu söyledi.
GPT-4b modeli, Google’ın AlphaFold’undan farklı olarak, proteinlerin yapısını değil, nasıl yeniden tasarlanabileceklerini öneriyor. Model, birçok türün protein dizilimlerinden ve etkileşimlerinden öğrenerek çalışıyor ve küçük, odaklı bir veri setiyle eğitildi.
Sonuçların doğruluğu, çalışmalar yayımlanınca kesinleşecek. Model henüz genel kullanıma açık değil ve ticari bir ürün olarak sunulup sunulmayacağı belli değil.
Bu çalışma, OpenAI’nin bilimsel araştırmalara katkı sağlama isteğini gösteriyor. Ancak Sam Altman’ın hem OpenAI hem de Retro’daki bağlantıları, çıkar çatışması iddialarını da beraberinde getiriyor. OpenAI ise Altman’ın bu projeye doğrudan dahil olmadığını ve kararların bağımsız alındığını söylüyor.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder