Praėjusių metų sausį Vokietijos biotechnologijų įmonė „BioNTech“ už daugiau nei 550 mln. „Instadeep“, kurios išėjimas iš Afrikos šiuo metu yra didžiausias, po Vokietijos farmacijos skėčiu veikia kiek daugiau nei metus. Dabar tinkamas laikas pažvelgti į tai, kaip sekėsi nuo įsigijimo.
„Instadeep“ naudoja pažangius mašininio mokymosi metodus, kad dirbtinį intelektą pritaikytų įmonės programoms. Jos gaminiai svyruoja nuo GPU pagreitintų įžvalgų iki savarankiškai besimokančių sprendimų priėmimo sistemų. Prieš praėjusių metų įsigijimą Tunise ir Paryžiuje, Londone įsikūrusios pagrindinės būstinės AI startuolis surinko daugiau nei 108 mln. USD iš kelių pasaulinių investuotojų, įskaitant „Google“, „Deutsche Bahn“ ir „BioNTech“. Šios trys strategijos taip pat buvo tarp didžiausių startuolio partnerių ir klientų.
Pažymėtina, kad dešimtmetį gyvuojantis startuolis bendradarbiavo su BioNTech, kad sukurtų išankstinio įspėjimo sistemą, kuri galėtų aptikti didelės rizikos COVID-19 variantus pandemijos metu kelis mėnesius anksčiau. „Instadeep“ dirbo su „Google DeepMind“, kad sukurtų ankstyvo dykumos skėrių protrūkių Afrikoje aptikimo sistemą. Ji taip pat bendradarbiavo įgyvendindama projektą „Moonshot“, kuriuo siekiama automatizuoti geležinkelio tvarkaraščius „Deutsche Bahn“, didžiausio geležinkelių operatoriui Europoje.
Nors šios partnerystės rodo įvairias „Instadeep“ sprendimų programas, jos pirkėjas turėjo aiškų naudojimo atvejį: naudoti dirbtinį intelektą įvairių vėžio ir infekcinių ligų gydymui ir vakcinoms kurti – tai dabar, valdant naujajam savininkui, padvigubėja.
Praėjus penkiolikai mėnesių nuo „BioNTech“ įsigijimo pabaigos, vienas iš įkūrėjų ir generalinis direktorius Karimas Beguiras interviu „TechCrunch“ sakė, kad „Instadeep“ padarė didelę pažangą šioje srityje, net jei AI įmonė, kuri ir toliau veikia savarankiškai, vis dar teikia sprendimus klientams už jos ribų. biotechnologijos.
„Mes esame strategiškai suderinti su BioNTech dėl tikslų, kurių reikia siekti biologijos ir biologinio AI pajėgumų srityje“, – sakė „Instadeep“ vadovas. „Tačiau mes taip pat turime erdvės manevruoti ir toliau esame AI jėga Afrikoje ir apskritai toliau kurdami technologijas, kurios stumia inovacijų ribą kitose vertikalėse, pavyzdžiui, pramonės optimizavime.
Didinami biotechnologijų pajėgumai
Beguir pažymi, kad praėjusiais metais nuo įsigijimo Instadeep tikslas buvo diegti dirbtinį intelektą kiekviename BioNTech žingsnyje, siekiant pagerinti esamus procesus.
Jis dalijasi histologijos pavyzdžiu, apimančiu audinių analizę ir vizualią skirtingų audinių žymėjimo užduotį, pavyzdžiui, naviko ląstelių ar sveikų ląstelių identifikavimą. Anot jo, „BioNTech“ ekspertai šį darbą tradiciškai atliko rankiniu būdu. Tačiau „Instadeep“ technologija padėjo pagreitinti procesą, įdiegdama vaizdinę AI ir segmentavimo sistemas, o tai 5 kartus pagreitino audinių ženklinimo darbo eigą.
Kitas yra RiboMab projekto užbaigimas, apimantis mRNR koduotus antikūnus, kurie dabar tapo BioNTech, kaip imunoterapijos įmonės, kovojančios su vėžiu ir kitomis ligomis, įrankių rinkinio dalimi. InstaDeep pristatė šį projektą savo DeepChain platformoje, kuri kuria baltymus ir analizuoja biologinius duomenis, per pirmąjį bendradarbiavimą 2020 m.
Biotechnologijos apima daugybę jautrių sveikatos priežiūros duomenų. Jų rinkimas ir analizė yra vienas dalykas. Jų saugumas yra kitas dalykas. Tiesiog paklauskite 23andMe, kuris kažkada buvo paskelbtas biotechnologijų erdvės žlugdytoju, kol tapo didžiulio pažeidimo auka, atskleidusį beveik 7 milijonų žmonių, pusės jos klientų, duomenis.
Įdomu tai, kad BioNTech tokie renginiai nėra svetimi. 2020 m. įsilaužėliai neteisėtai pasiekė dokumentus, susijusius su jos COVID-19 vakcina, sukurta kartu su Pfizer, užpuldami Europos vaistų agentūrą (EMA), Europos vaistų reguliavimo instituciją, kuri vertina vaistus ir vakcinas. Nors „Pfizer“ ir „BioNTech“ patvirtino, kad jų sistemos ir bandomieji duomenys išliko saugūs, incidentas parodo, kaip pažeidžiamos organizacijos, net ir reguliuojančios, gali būti kibernetinėms atakoms.
Kaip sakytų bet kuris generalinis direktorius, „Beguir“ man sako, kad „Instadeep“ ir „BioNTech“ labai atsargiai elgiasi su sveikatos priežiūros duomenimis, ypač dėl to, kad partnerystė šiuo metu naudoja dirbtinį intelektą, kad padidintų duomenų turtą, leidžiantį nustatyti tikslias baltymų sekas ir potencialiai atrakinti naujus vėžio ir kitos imunoterapijos taikinius. naudojimo atvejų.
Tačiau yra segmentacija, kokius duomenis naudoja abi įmonės. „BioNTech“ tvarko asmeninius, realaus gyvenimo pacientų duomenis, o „Instadeep“ paprastai kuria modelius ir moko juos pagal viešai prieinamus duomenis. Pavyzdžiui, tokiu būdu ji apmokė savo Nucleotide Transformer – AI genomikos modelių seriją, kuri šiandien yra labiausiai atsisiunčiamas ir populiariausias DI genomikos modelis pasaulyje. (Iš dalies šio atvirojo kodo sandorio dėka.)
„Instadeep sukūrė ir apmokė nukleotidų modelį viešaisiais duomenimis”, – pažymi Beguiras. „Tačiau kai norėjome pritaikyti modelį konkretiems naudojimo atvejams ir realaus gyvenimo pacientų duomenims, tai padarėme BioNTech lygmeniu su visomis privatumo garantijomis, kurios kyla iš jos, kaip vienos iš pirmaujančių biofarmacijos žaidėjų, veikiančių pagal griežtus reikalavimus. reglamentus ir griežtus kokybės protokolus.
Naujų technologijų kūrimas „BioNTech“ ir už biotechnologijų ribų
Paklaustas, kokie bus kiti „Instadeep“ etapai „BioNTech“, „Beguir“ pamini „paskutinįjį startuolio proveržį“: Bajeso srauto tinklus (BFN), naują generatyvų AI modelį baltymams, kuris, pasak bendrovės, gerokai lenkia autoregresinius ir difuzijos modelius. „BioNTech“ generalinis direktorius Uguras Sahinas savo pareiškime apibūdina tai kaip „pažangiausią technologiją“.
Pasak Beguiro, modelis gamina natūraliausius ir geriausiai veikiančius baltymų baltymus rinkoje, leisdamas sistemoms ieškoti specifinių antikūno sunkiosios grandinės savybių, įskaitant chemines savybes, hidrofobiškumą ar sekos ilgį. Tokie modeliai yra labai svarbūs norint suprasti sudėtingas baltymų funkcijas ir kurti naujus terapinius baltymus.
„Džiaugiamės tokių dirbtinio intelekto naujovių potencialu kaip mūsų, siekiant nustatyti realius naudojimo atvejus, glaudžiai bendradarbiauti su BioNTech ir kurti produktus, kurie bus išbandyti laboratorijose ir klinikose, galiausiai išgelbėdami pacientų gyvybes“, – sakė Beguiras. „Jei atsižvelgsite į tai, kur esame šiandien biologijos ir dirbtinio intelekto srityse, tai panašu į tai, kur buvome su natūralios kalbos apdorojimu 2020 m. naudojant GPT-3. Sistemos pradėjo veikti, o jų galimybės buvo įspūdingos, tačiau dar buvo kur tobulėti.
„Instadeep“ praėjusią savaitę pristatė naują dirbtinio intelekto modelį kartu su nauju beveik egzamine masto superkompiuteriu, dėl kurio, anot įmonių, partnerystė patenka į 100 geriausių skaičiavimo ir infrastruktūros bei 20 geriausių H100 GPU grupių visame pasaulyje.
Abiejuose patobulinimuose pabrėžiama, kur „Instadeep“ pagal „BioNTech“ diegia AI keliais gyvybės mokslų naudojimo atvejais. Kita vertus, ji savarankiškai tvarko kitą savo verslo liniją, kuri apima AI ir gilų mokymąsi, skirtą pramonės optimizavimui.
Vienas iš pavyzdžių yra 12 metų trunkantis projektas, kuriuo siekiama automatizuoti geležinkelių planavimą ir siuntimą Deutsche Bahn, kuris yra vienas iš ilgalaikių partnerių ir didžiausias Europos geležinkelių operatorius. Panašiai Tunise ir Londone įsikūrusi dirbtinio intelekto įmonė sustiprino pastangas plėtoti kitus pramoninio optimizavimo atvejus, pvz., bendradarbiaujant su „Fraport“ Vokietijoje, siekiant optimizuoti sudėtingas oro uosto operacijas naudojant AI.
„Apskritai mes taip pat matome, kad dirbtinio intelekto agentų potencialas yra labai patrauklus ateičiai. Manome, kad pramonės optimizavimas ir agentais pagrįstos sistemos, veikiančios kartu su kolegomis žmonėmis, pakeis pramonės efektyvumą. Taigi tai yra dar viena sritis, kurioje dirbame daugelį metų ir kurioje toliau investuojame“, – pažymėjo Beguiras.
Tuo tarpu „Instadeep“ anksčiau šį mėnesį San Franciske pristatė savo „DeepPCB“ (giliosios spausdintinės plokštės) produkto profesionalią versiją – aparatinės įrangos arba spausdintinės plokštės dizainą, visiškai padedantį autonominiam dirbtiniam intelektui, kurį maitina sustiprinimo mokymasis. Beguiras teigia, kad bendrovės konkurentai yra mažesnės dirbtinio intelekto įmonės konkrečiose jos veiklos srityse, pavyzdžiui, Rijade įsikūrusioje „Intelmatix“.
„Instadeep“ vadovas didžiuojasi savo įmonės darbu sprendžiant sudėtingesnius AI naudojimo atvejus, pavyzdžiui, „Gen AI“, skirtą DNR arba proteomiką, ar agentines darbo eigas kombinatoriniam optimizavimui, ir atsiriboti nuo paprastų, pvz., „Gen AI“, skirtų NLP. Jis tvirtina, kad, be „BioNTech“ įsigijimo, šis išradingumas vaidina svarbų vaidmenį skatinant atvykstančių klientų susidomėjimą JAV, kur AI bendrovė dabar turi du biurus, taip pat visoje Europoje: Berlyne, Paryžiuje ir JK.
Nors „BioNTech“ išleido 500 milijonų USD „Instadeep“, kad padidintų savo biotechnologijų galimybes, dėl tokių priežasčių ji išlaiko AI įmonės veiklą nepriklausomą ir finansuoja savo veiklą, skirtą aptarnauti klientus už biotechnologijų pramonės ribų.
„Kadangi mes prisidedame prie vertės būdami AI lyderiai, o AI įgūdžius galima patobulinti keliuose sektoriuose“, – atsakė Beguiras, paklaustas, kodėl „BioNTech“ vis dar leidžia dirbtinio intelekto įmonei dirbti su ne biotechnologijomis nesusijusiais projektais. „Tai tas pats technologijų krūvas, todėl laikas, skirtas dirbtiniam intelektui ne biotechnologijomis, nėra prarastas laikas. „BioNTech“ taip pat diegia „InstaDeep“ užduotims, nesusijusioms su biotechnologijų moksliniais tyrimais ir plėtra, pavyzdžiui, operacijų optimizavimui.
Beguiras paaiškina, kad nors „InstaDeep“ nebuvo priverstas parduoti, būtent bendra vizija ir sėkmingi projektai su „BioNTech“ nuo 2019 m., gerokai prieš įsigijimą, įtikino AI bendrovę tęsti sandorį. Jis mano, kad per bendradarbiavimo metus sukurtas pasitikėjimas yra priežastis, kodėl „InstaDeep“ išliks nepriklausoma pagal „BioNTech“. Dabar „InstaDeep“ svarbiausia išlaikyti savo pagreitį, išlaikyti aukštos kokybės rezultatus ir kuo ilgiau tęsti naujoves.
Nuo įsigijimo „InstaDeep“ išaugo iki daugiau nei 400 darbuotojų visame pasaulyje. Tai apima jos komandą Afrikoje, įsikūrusią naujame biure Kigalyje, kuri vadovauja įmonės geoerdvinės žvalgybos darbui.
Iš pradžių, bendradarbiaudama su „Google“, siekdama aptikti skėrių veisimosi vietas Afrikoje, „Instadeep“ dabar naudoja ankstesnius etikečių duomenis ir palydovinį vaizdą, kad aukštos kokybės ir 80–85 % tikslumu padarytų išvadą, kur bus skėrių perėjimo vietos. kitas 30 dienų. Beguiras teigia, kad bendrovės „InstaGeo“ sistema, kuri naudoja NASA arba Europos kosmoso agentūros (ESA) daugiaspektrinius palydovinius vaizdus, yra atvirojo kodo ir yra prieinama kitoms įmonėms, kad galėtų kurti keičiamo dydžio sprendimus visame žemyne.
„Tai tikras pavyzdys, kaip AI technologija ir galimybės turi įtakos. Užuot rinkę pavyzdžius ant žemės arba atsižvelgdami į antžeminę infrastruktūrą, galime teikti šias įžvalgas per palydovus dideliu mastu ir pranešti kelioms vyriausybėms bei veikėjams, kad jie spręstų didėjantį maisto saugumo iššūkį, ypač atsižvelgiant į žemyno klimato problemas.