أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركتا Databricks وNvidia عن إطلاق مشروع مفتوح المصدر يحمل اسم Genesis Workbench، يهدف إلى معالجة التحدي المتمثل في صعوبة التكامل بين النماذج وبيانات الشركات والبنية التحتية الحاسوبية عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الحياة.
في أبحاث اكتشاف الأدوية، غالباً ما تكون بيانات الأبحاث الداخلية للشركات ونتائج المختبرات وموارد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) موزعة في بيئات مستقلة، مما يعيق التعاون وإعادة إنتاج النتائج. وفي الوقت نفسه، يتزايد عدد نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار، ويشكل دمج هذه النماذج مع البيانات الخاصة وسير العمل البحثي الحالي تحدياً عملياً لشركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية. لا يقدم Genesis Workbench نماذج جديدة، بل يدمج بيانات الشركات ونماذج BioNeMo من Nvidia وبنية GPU التحتية في بيئة موحدة من Databricks، مما يساعد الباحثين على الانتقال من إعداد سير عمل الذكاء الاصطناعي إلى التطبيقات العملية.
تركز هذه المنصة على سير العمل الكامل لاكتشاف الأدوية، حيث تجمع أدوات علم الجينوم والتحليل أحادي الخلية وهندسة البروتينات وتصميم الجزيئات الصغيرة في منصة واحدة وواجهة مستخدم واحدة ونموذج حوكمة واحد. وفقاً لـ Databricks، من خلال استخدام Databricks AI Search لتركيز مجموعات البيانات العامة والخاصة، يمكن التخلص من الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، مما يسمح بالتدفق السلس من اكتشافات الجينوم إلى التحقق من الخلايا المفردة، والتنبؤ ببنية الهدف، ومطابقة المرشحات، وترتيب ADMET، وغيرها من الخطوات. تعتمد المنصة على نماذج مفتوحة المصدر تُدار عبر Unity Catalog، وتستخدم MLflow لتتبع التجارب، وتستعين بخدمات النماذج المدعومة بوحدات GPU لمعالجة الاستدلال. ساهمت Nvidia بتقنيات مثل BioNeMo Agent Toolkit وParabricks، بالإضافة إلى مجموعة من النماذج البيولوجية والكيميائية.
من السمات البارزة لـ Genesis Workbench أنه يعمل بالكامل داخل بيئة Databricks الخاصة بالعميل، مما يسمح للمؤسسات بالاحتفاظ ببيانات الأبحاث الحساسة ضمن نطاق الضوابط الحوكمة الحالية، دون الحاجة إلى إرسالها إلى خدمات ذكاء اصطناعي تابعة لجهات خارجية. مع تطور الذكاء الاصطناعي البيولوجي، تدعم المنصة التوسع المرن، حيث يمكن للمؤسسات إضافة أو استبدال وحدات فردية دون الحاجة إلى إعادة بناء بيئة البحث بأكملها.
تغطي أبحاث علوم الحياة تخصصات متعددة مثل علم الجينوم وعلم الأحياء الهيكلي والكيمياء والبيانات السريرية، وتتطلب التعامل مع بيانات شديدة التنظيم والخصوصية. يتطلب بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذه البيئة ليس فقط قوة حاسوبية خام، بل أيضاً وصولاً آمناً إلى البيانات ومرونة في دمج النماذج الجديدة. بالنسبة لـ Databricks، يمثل Genesis Workbench حالة استخدام تتوسع فيها من مجال التحليلات إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على بحيرات البيانات (Lakehouse)؛ بينما تستفيد Nvidia من ذلك لوضع BioNeMo وبرامج الحوسبة المتسارعة في صميم سير عمل اكتشاف الأدوية في الشركات.
