Iubesc acest proiect!! Felicitări @samuelhking, @pdhsu și echipa @arcinstitute! cei 2 cenți ai mei: Inteligența artificială folosită pentru designul biologic este cel mai bine gândită ca un traducător.  Ne permite să vorbim în engleză și să o traducem în ADN și invers.  Nu știm cum să proiectăm un din părți, dar Evo 1/2 a fost antrenat prin "citirea" a peste 2 milioane de genomuri de fagi din natură și astfel a învățat să "vorbească" ADN-ul fagilor.  Așa că i-am putea cere să genereze unul -- la fel cum ai putea cere ChatGPT să genereze o poezie pentru tine în chineză, chiar dacă nu o vorbești singur. Am antrenat deja modele AI pe limbajul proteinelor cu modele precum Alphafold și ESM și asta a funcționat bine -- această lucrare arată că putem face acest lucru la un nivel mai ridicat de complexitate.  Acest model AI vorbește despre genomuri de fagi cu mai multe gene, nu doar despre gene individuale.  Demonstrație foarte interesantă și munca dovedește frumos acest lucru prin realizarea și testarea fagilor proiectați. Funcționează! Există două lucruri care sunt direcții viitoare evidente în opinia mea și care vor avea succes în cele din urmă: (1) Modelul ar trebui să fie reantrenat pe baza a ceea ce învață despre fagii care au fost proiectați, astfel încât să poată înțelege mai bine ceea ce cere omul și să traducă acest lucru în ADN.  Această "învățare prin întărire" este similară cu modul în care Google a învățat modelele AI să joace șah - lași modelul să joace un joc și apoi să-i spui dacă a câștigat sau a pierdut.  Aici ai lăsa modelul să proiecteze milioane de fagi, să-i construiască în laborator și apoi să-i spui performanța diferitelor modele. (2) Ar trebui să vedem dacă modelele antrenate pe milioane de genomuri bacteriene ne pot permite să construim o celulă bacteriană întreagă proiectată de inteligență artificială, similară cu ceea ce s-a făcut aici pentru un. Acest lucru va vedea dacă putem trece de la traducerea unei cereri engleze într-o carte ADN (500.000 de litere de ADN pentru cele mai simple bacterii) mai degrabă decât poemul ADN al fagului (5.000 de litere de ADN într-un).  Aceasta ar fi o piatră de hotar științifică la scară națională, deoarece celulele sunt elementele de bază ale întregii vieți, iar SUA ar trebui să se asigure că ajungem mai întâi la ea. Pentru a face ambele (1) și (2) avem nevoie de îmbunătățiri dramatice în eficiența biologiei de laborator umed necesară pentru a construi ADN-ul și a testa performanța organismelor.  Este indicativ faptul că au construit doar 302 modele de fagi și au testat 16 modele - asta pentru că munca de laborator umedă este prea lentă și costisitoare.  Răspunsul la această întrebare este automatizarea laboratoarelor - am fost fericit să văd că NSF investește 100 de milioane de dolari în laboratoare cloud automatizate controlabile de inteligență artificială și alte eforturi care vor face infrastructura științifică a SUA mai eficientă și la scară industrială.  Planul de acțiune AI al Casei Albe a subliniat și necesitatea acestor "laboratoare compatibile cu cloud". Din nou, o muncă minunată !!