Bu projeyi seviyorum!! Tebrikler @samuelhking, @pdhsu ve @arcinstitute ekibi! Benim 2 sentim: Biyolojik tasarım için kullanılan yapay zekanın en iyi şekilde bir çevirmen olarak düşünülmesidir.  İngilizce konuşmamıza ve DNA'ya çevrilmesine izin veriyor ve bunun tersi de geçerli.  Parçalardan nasıl faj tasarlayacağımızı bilmiyoruz ama Evo 1/2, doğadan 2 milyondan fazla faj genomunu "okuyarak" eğitildi ve böylece faj DNA'sını "konuşmayı" öğrendi.  O zaman ondan bir tane oluşturmasını isteyebiliriz -- tıpkı ChatGPT'den kendiniz konuşmasanız bile sizin için Çince bir şiir oluşturmasını isteyebileceğiniz gibi. Yapay zeka modellerini Alphafold ve ESM gibi modellerle proteinlerin dili üzerinde zaten eğitmiştik ve bu iyi çalıştı - bu makale bunu daha yüksek bir karmaşıklık düzeyinde yapabileceğimizi gösteriyor.  Bu yapay zeka modeli, yalnızca bireysel genleri değil, çok genli faj genomlarını da konuşuyor.  Çok heyecan verici bir gösteri ve çalışma, tasarlanmış fajları gerçekten yapıp test ederek bunu güzel bir şekilde kanıtlıyor. Çalışıyorlar! Bana göre gelecekteki bariz yönler olan ve sonuçta başarılı olacak iki şey var: (1) Model, tasarlanan fajlar hakkında öğrendiklerine dayanarak yeniden eğitilmelidir, böylece insanın ne istediğini anlamada ve bunu DNA'ya çevirmede daha iyi olabilir.  Bu "pekiştirmeli öğrenme", Google'ın yapay zeka modellerine satranç oynamayı öğretmesine benzer - modelin bir oyun oynamasına izin verirsiniz ve ardından kazanıp kazanmadığını söylersiniz.  Burada modelin milyonlarca faj tasarlamasına, bunları laboratuvarda oluşturmasına ve ardından ona farklı tasarımların performansını söylemesine izin verirsiniz. (2) Milyonlarca bakteri genomu üzerinde eğitilmiş modellerin, burada bir faj için yapılana benzer, yapay zeka tarafından tasarlanmış tam bir bakteri hücresi oluşturmamızı sağlayıp sağlayamayacağını görmeliyiz. Bu, İngilizce bir isteği fajın DNA şiiri (bir fajda 5.000 harf DNA) yerine bir DNA kitabına (en basit bakteriler için 500.000 harf DNA) çevirip çeviremeyeceğimizi görecek.  Hücreler tüm yaşamın yapı taşları olduğundan ve ABD'nin önce buna ulaştığımızdan emin olması gerektiğinden, bu ülke çapında bilimsel bir dönüm noktası olacaktır. Hem (1) hem de (2)'yi yapabilmek için, DNA oluşturmak ve organizmaların performansını test etmek için gereken gerçek ıslak laboratuvar biyolojisini yapmanın verimliliğinde çarpıcı gelişmelere ihtiyacımız var.  Bu, yalnızca 302 faj tasarımı yaptıklarının ve 16 tasarımı test ettiklerinin göstergesidir - bunun nedeni, ıslak laboratuvar çalışmasının çok yavaş ve pahalı olmasıdır.  Bunun cevabı laboratuvar otomasyonudur -- NSF'nin yapay zeka ile kontrol edilebilir, otomatik bulut laboratuvarlarına ve ABD bilimsel altyapısını daha verimli ve endüstriyel ölçekte hale getirecek diğer çabalara 100 milyon dolar yatırım yaptığını görmekten mutlu oldum.  Beyaz Saray yapay zeka eylem planı, bu "bulut özellikli laboratuvarlara" olan ihtiyacı da dile getirdi. Yine, harika iş !!