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2024-01-20 10:00:59
クレジット: 知識
Exscientia は最近、人工知能とロボット工学の統合に特化した研究所をイギリスのオックスフォードシャーに開設しました。
生成人工知能の隆盛で始まり、そのようなシステムの開発に関する最初の政府規制で終わった 1 年を経て、2024 年には医薬品および材料研究における技術が妨げられることなく進歩することになるでしょう。
テイクアウト
➡ 複数の大規模言語モデルを組み合わせた人工知能システムが創薬を進歩させる。
➡ 発見研究所では、AI とロボット工学のつながりが緊密になります。
➡ 欧州連合の指令に従い、AI の倫理的使用がますます重視されることになります。
専門家らは、今後 1 年に iagent システムと呼ばれる高度な生成 AI アーキテクチャが急速に導入されることになるという点で一致しています。 これらは、複雑な問題を解決するためにどのデータベースやツールにクエリを実行するかを独自に決定できるプラットフォームで複数の大規模な言語モデルを組み合わせています。 ハーバード大学医学部の生物医学情報学教授、マリンカ・ジトニク氏によると、彼らは創薬研究において最も急速に前進するだろうという。
AI とロボット工学の相互作用 完全に自動化された研究室 設置が実行ギャップ、つまりコンピューターとロボットの間に依然として人間の介入を必要とする研究室運営の側面を埋め始めているため、同様に進歩するでしょう。
Exscientia CEO の Andrew Hopkins 氏は、AI ベースの創薬のリーダーである彼の会社では、完全に自動化された研究室の導入が最優先課題であると述べています。 目的は、実験を完了するのに必要な時間を短縮することだとホプキンス氏は言う。 Exscientia は最近、化学合成とクローズドループ創薬の設計と発見のための AI とロボット工学の統合に特化した 3,250 平方メートルの建物をイギリスのオックスフォードシャーにオープンしました。
「来年は臨床結果の年になるでしょう。 究極の真実の年。」
アレックス・ザボロンコフ氏、Insilico Medicine CEO
独自の医薬品パイプラインを持つ AI 対応バイオテクノロジー企業は、 いくつかの開発プログラムを棚上げする そして有力な候補者にリソースを移します。 AIベースの創薬会社インシリコ・メディスンの最高経営責任者（CEO）アレックス・ザボロンコフ氏は、今年は「臨床結果の年になるだろう」と語る。 「究極の真実の年。」
ザボロンコフ氏は、AIベースの創薬分野のリーダーが今後1年で得点できる位置にあると指摘する。 同氏によると、投資家はAIの評価においてより洗練されており、高品質の臨床薬候補をトップスピードで提供する企業に焦点を当てているという。
AI とラボの自動化は、大手ライフサイエンス企業や化学企業でもデジタル化の最前線にあります。
「過去 1 年間、私たちはより意図的なイノベーション戦略を導入してきました」と、メルク KGaA のライフサイエンス事業最高技術責任者のカレン・マッデン氏は言います。 「未来の研究室」の追求は、彼女のグループにとって最優先事項の 1 つである、と彼女は言います。
「私たちは、より計画的かつ戦略的な方法でテクノロジーを導入し始めています」とマッデン氏は言います。 これには、同社が myGPT と呼ぶ生成 AI システムの使用が含まれます。 「私たちの組織はそれを受け入れ、実験を始めましたが、あまりにも西部開拓時代になったり手に負えなくなったりする前に、ガイドラインと方向性を定める必要がありました」と彼女は言います。
確立に向けた国際的な取り組み 倫理ガイドライン 先月の欧州連合指令と、10月のジョー・バイデン政権の大統領令により、プロジェクトが安全保障上のリスクを引き起こす可能性のあるAIシステム開発者に対し、安全性テストの結果を米国政府と共有することが義務付けられたことを受けて、AIシステムの開発と導入は2024年に進むことになる。
テクノロジーを人類の利益に導くことを目指すフューチャー・オブ・ライフ研究所のEU研究主任リスト・ウーク氏は、特に米国と中国が参加した11月の英国での倫理サミットに励まされたと語る。 今年は韓国とフランスでフォローアップ会議が予定されている。
そして今年は、AI研究室における倫理への注目がさらに高まるだろう。 一部の情報筋は、AIとロボットの間のギャップを埋めることが安全保障上の脅威になると示唆しているが、ハーバード大学のツィトニク氏は、不正研究室が出現するのは遠い先のことだと述べている。 「2024 年にはモデルが自律的に動作する成熟レベルに達するかどうか、私はそれほど心配していません」と彼女は言います。 「危険な分子を作るために無人で制御されていない方法で作業する研究所が存在するとは予想していませんでした。」
Zitnik 氏は、生成 AI モデルへのオープン アクセスがより当面の懸念事項であると考えています。 「これらのモデルを使用し、実験に結び付ける障壁はますます低くなりつつあります」と彼女は言います。 「必ずしも化学や生化学工学の博士号を取得している必要がなくても、これらのモデルを使用して実験ワークフローと組み合わせることがますます簡単になってきています。 そして、そこに潜在的な短期的なリスクが生じる可能性があります。」
化学＆エンジニアリングニュース
ISSN 0009-2347
著作権 © 2024 アメリカ化学会
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