Isomorphic Labs သည် AI-designed ဆေးဝါးများဖြင့် ပထမဆုံးလက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများဆီသို့ တိုးလာသည်။

ဇီဝဆေးဝါးလုပ်ငန်းက သက်သေခံနေပါတယ်။ ကြီးမားသောဆက်စပ်မှု၏အလှည့် ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ အသုံးချမှုကြောင့် ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ Isomorphic ဓာတ်ခွဲခန်းများ၊ အက္ခရာလုပ်ငန်းခွဲနှင့် DeepMind ၏လှည့်ဖျားမှုအဖြစ် မွေးဖွားလာခြင်း၊ စတင်ပါတော့မည်။ AI ကို အသုံးပြု၍ ဆေးဝါးများဖြင့် ပထမဆုံး လူသား လက်တွေ့ စမ်းသပ်မှု ဖြစ်သည်။ဤလုပ်ဆောင်မှုသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် အချိုးအကွေ့တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။

ကုမ္ပဏီ၏ လန်ဒန်ဓာတ်ခွဲခန်း၊ သိပ္ပံပညာရှင်များ နှင့် AI စနစ်များ သည် တစ်ပြိုင်နက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက် လျက်ရှိသည်။ ကင်ဆာနှင့် ကိုယ်ခံအားစနစ်ချို့ယွင်းမှုများကဲ့သို့သော ရောဂါများအတွက် ဆေးဝါးများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန်။ Isomorphic Labs ၏ ဥက္ကဌ Colin Murdoch မှ အတည်ပြုပြောကြားခဲ့သည်မှာ "အဖွဲ့များသည် မကြာသေးမီကမှ မအောင်မြင်နိုင်ဟုထင်ရသည့် ကုသမှုများကို တီထွင်ရန်အတွက် AI နှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်သည်။"

AlphaFold- ဆေးဝါးအသစ်များ၏နောက်ကွယ်မှနည်းပညာ

ဤတိုးတက်မှု၏ အစမှတ်ကို တွေ့ရှိရသည်။ AlphaFoldDeepMind မှ ဖန်တီးထားသော စနစ် (ရိုးရှင်းသောရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ဆော့ကစားနိုင်သော 3D ပတ်၀န်းကျင်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။) que ၎င်း၏အမိုင်နိုအက်ဆစ်အစီအစဥ်မှပရိုတိန်းခေါက်ခြင်းကိုဖြေရှင်းခြင်းဖြင့်ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံကိုခန့်မှန်းသည်။ဓာတုဗေဒနိုဘယ်ဆုဖြင့် အသိအမှတ်ပြုထားသော ဤအောင်မြင်မှုသည် Isomorphic Labs ကို နမူနာယူနိုင်စေခဲ့သည်။ ရှုပ်ထွေးသော မော်လီကျူး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများနှင့် တိကျမှုမြင့်မားသော ဒြပ်ပေါင်းများကို ဒီဇိုင်းဆွဲပါ။ ဆေးဝါးလုပ်ငန်းမှာ တစ်ခါမှ မမြင်ဖူးတဲ့ပုံစံနဲ့။

နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်း၊ AlphaFold3, ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပရိုတင်းများ၏ သုံးဖက်မြင်ဖွဲ့စည်းပုံနှစ်ရပ်စလုံးကို ခန့်မှန်းနိုင်စေပြီး ၎င်းတို့သည် အခြားမော်လီကျူးများနှင့် တုံ့ပြန်ပုံတို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။DNA သို့မဟုတ် မတူညီသောဆေးများ ကဲ့သို့သော၊ ၎င်းသည် သုတေသီများအား သီးခြားရောဂါများကို ပစ်မှတ်ထားသည့် ဒြပ်ပေါင်းများကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်စေကာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး သမားရိုးကျနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အောင်မြင်နိုင်ခြေကို တိုးမြင့်လာစေပါသည်။

ဆက်စပ်ဆောင်းပါး-

AI သည် ဆရာဝန်ထက် ပိုကောင်းအောင် အဖြေရှာနိုင်ပါသလား။ ဒါက Microsoft ရဲ့ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI အလုပ်လုပ်ပုံပါ။

ဒစ်ဂျစ်တယ် သရုပ်ဖော်ခြင်းမှ လူ့လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများအထိ

ကွန်ပြူတာ မော်ဒယ်တွေကနေ ခုန်ဖို့ လူအစစ်များနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း။ AI သည် ဆေးပညာတွင် အသုံးချခြင်းအတွက် ယနေ့အထိ အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အစဉ်အလာ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဆင့်သို့ရောက်ရှိသောဆေးဝါးများ၏ 10% သာလျှင်နောက်ဆုံးတွင်အတည်ပြုသည်။ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကျော်ကြာနိုင်ပြီး ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာကုန်ကျမည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုပြီးနောက်၊

Isomorphic Labs သည် လက်တွေ့လိုအပ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ဖန်တီးထားသော မော်လီကျူးများတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်းဖြင့် ဤအဖြစ်မှန်ကို အသွင်ပြောင်းရန် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ ကုမ္ပဏီသည် လက်ရှိတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများအပေါ် အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်နေသည်။ ကင်ဆာရောဂါနှင့် ကိုယ်ခံစွမ်းအားဆိုင်ရာဆန်းသစ်တီထွင်သော ကုသမှုများအတွက် လိုအပ်ချက်မှာ အရေးကြီးသော နယ်ပယ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆက်စပ်ဆောင်းပါး-

သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပြုပြင်ထားသော ဘက်တီးရီးယားများကို အသုံးပြု၍ ပလတ်စတစ်အမှိုက်များကို ပြန်လည်အသုံးပြုပြီး ပါရာစီတမောအဖြစ်သို့ အောင်မြင်စွာပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့သည်။

ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် နိုင်ငံတကာဘဏ္ဍာရေးဂေဟစနစ်

AI ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို ဦး ဆောင်ရန် ၎င်း၏မောင်းနှင်အားတွင် Isomorphic Labs သည် တံဆိပ်ခတ်ထားသည်။ Novartis နှင့် Eli Lilly ကဲ့သို့သော ဆေးဝါးကုမ္ပဏီများနှင့် မဟာဗျူဟာသဘောတူညီချက်များသိပ္ပံနှင့်နည်းပညာဆိုင်ရာ ၎င်း၏ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှု၏တရားဝင်မှုကို အားဖြည့်ပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ ကုမ္ပဏီသည် 2025 ဧပြီလတွင်ပိတ်ခဲ့သည်။ una ronda de financiación de 600 millones de dólaresThrive Capital မှ ဦးဆောင်ပြီး အယ်လဂိုရီသမ်နည်းကျကျ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဒြပ်ပေါင်းအသစ်များ၏ သုတေသနနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများကို အရှိန်မြှင့်လုပ်ဆောင်သွားမည်ဖြစ်သည်။

အဖွဲ့သည် အသိပညာများကို စုစည်းပေးသည်။ အတွေ့အကြုံရှိသော ဆေးဝါးပညာရှင်နှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးပြီး ကုသရခက်သော ရောဂါများအတွက် သီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော ပိုမိုထိရောက်သော ကုသမှုများ ရောက်ရှိလာခြင်းကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်နိုင်သည့် ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းမှုကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

ဆေးပညာတွင် ဉာဏ်ရည်တု၏ ကျင့်ဝတ်နှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ

AI ကိုလက်တွေ့ဆေးပညာတွင်အသုံးပြုခြင်းဖြင့်ဖွင့်လှစ်ထားသောအလားအလာများသည်၎င်းတို့စိန်ခေါ်မှုများကဲ့သို့အလားအလာရှိသည်။ transparencia de los algoritmosစစ်မှန်သောလူများတွင် တွက်ချက်မှုရလဒ်များကို တရားဝင်အတည်ပြုခြင်းနှင့် ကုသမှုအသစ်များဖော်ဆောင်ရာတွင် ကျင့်သုံးသည့်ကျင့်ဝတ်စည်းမျဉ်းများသည် သိပ္ပံနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းအသိုင်းအဝိုင်းတွင် ပြင်းထန်သောအငြင်းပွားမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

ဤသုတေသနအောင်မြင်မှုတစ်ခုကမ်းလှမ်းသည်။ ပိုမိုမြန်ဆန်၊ တိကျပြီး တတ်နိုင်သောဆေးဝါးအတွက် မြင်သာထင်သာသောမျှော်လင့်ချက်AI မှ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဆေးဝါးအသစ်များသည် ကျန်းမာရေးအာဏာပိုင်များ၏ လိုအပ်သော အမြင့်ဆုံးဘေးကင်းမှုနှင့် ထိရောက်မှုစံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် မေးခွန်းများကျန်နေသေးသည်။

Isomorphic Labs နှင့် DeepMind မှတဆင့် ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆီသို့ Alphabet ၏ ကတိကဝတ်က မည်သို့ဖော်ပြသည် AI တိုးတက်မှုများသည် ကင်ဆာကဲ့သို့သော ရောဂါများအတွက် စိတ်ကြိုက်ကုသမှုများ ရောက်ရှိလာခြင်းကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။လာမည့်လများတွင် algorithms သည် အလိုအပ်ဆုံးသော စမ်းသပ်မှုကို ကျော်ဖြတ်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်မဖြစ် ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသည်- လူနာများ၏ ဘဝအပေါ် အပြုသဘောဆောင်သော သက်ရောက်မှု။

အယ်လ်ဘာတို နာဗာရို

ကျွန်တော်သည် သူ၏ "geek" စိတ်ဝင်စားမှုများကို အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသော နည်းပညာကို ဝါသနာပါသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်သည် စူးစမ်းလိုစိတ်ဖြင့် ပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ခေတ်မီနည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ ဘဝကို 10 နှစ်ကျော် ကုန်ဆုံးခဲ့သည်။ ယခု ကျွန်ုပ်သည် ကွန်ပျူတာနည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများကို အထူးပြုရပြီ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကျွန်ုပ်သည် နည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများပေါ်ရှိ ဝဘ်ဆိုဒ်အမျိုးမျိုးအတွက် ၅ နှစ်ကျော်ကြာအောင် ရေးသားခဲ့ပြီး လူတိုင်းနားလည်နိုင်သော ဘာသာစကားဖြင့် သင်လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို ပေးလိုသည့် ဆောင်းပါးများကို ဖန်တီးနေသောကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

သင့်တွင်မေးခွန်းများရှိပါက၊ ကျွန်ုပ်၏အသိပညာသည် Windows လည်ပတ်မှုစနစ်အပြင် မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများအတွက် Android နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံးမှပါဝင်ပါသည်။ ပြီးတော့ ငါ့ရဲ့ကတိကဝတ်က မင်းအတွက်ပါပဲ၊ ငါ အမြဲတမ်း မိနစ်အနည်းငယ်လောက် အချိန်ပေးပြီး ဒီအင်တာနက်ကမ္ဘာမှာ မင်းရှိနိုင်သမျှမေးခွန်းတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ ကူညီပေးဖို့ ဆန္ဒရှိနေတယ်။