قدمت OpenAI نموذج GPT-Rosalind، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متخصص في مجالات علمية مثل الكيمياء الحيوية، وعلم الجينوم، وهندسة البروتينات. هدفه الرئيسي هو تسريع البحث الصيدلاني المبكر، وهي عملية يمكن أن تستغرق حالياً ما بين 10 إلى 15 عاماً. الوصول مقصور على الشركات المُتحقق منها في الولايات المتحدة، مع مشاركة شركاء مثل Amgen و Moderna بالفعل.
التكامل مع الأدوات والقدرات التقنية 🔧
يرافق النموذج إضافة (plugin) لـ Codex تتيح له الاتصال بأكثر من 50 أداة وقاعدة بيانات علمية متخصصة. يجمع هذا التكامل الاستفسارات والتحليلات في واجهة واحدة، مما يحسن مهام مثل تلخيص الأدلة، ووضع الفرضيات، وتصميم التجارب. في التقييمات الداخلية، تفوق GPT-Rosalind على معظم الباحثين البشر في التنبؤات من التسلسل إلى الوظيفة، على الرغم من أنه لم يتمكن من التفوق على أبرز المتخصصين في المجال.
وبماذا سينشغل المتدربون في المختبرات الآن؟ 🤔
مع نموذج يلخص الأبحاث، ويولد فرضيات، ويصمم تجارب، يتساءل المرء عن المهمة الحاسمة الجديدة التي ستُسند إلى الباحثين في مرحلة التدريب. ربما يتطور دورهم ليصبح الإشراف على أن الذكاء الاصطناعي لا يقرر، بدافع الملل، تصميم بروتين يحول القهوة إلى عصير الشمندر. أو ربما يتخصصون في الضغط على زر تشغيل الخادم الذي يشغل Rosalind، وهو منصب لا يمكن إنكار مسؤوليته.