Este adevărat că startup-ul Vivodyne întâmpină dificultăți în AI?
O mână de medicamente proiectate pentru inteligența artificială (AI) au fost prelucrate în teste pe oameni, una până în faza a III-a, deși testarea pe oameni este în desfășurare, dar realitatea este că blocurile rutierei nu sunt neapărat cele pe care AI le poate rezolva astăzi. Isomorfic Labs, fondat pentru a construi pe baza Alphafold, se așteaptă la primele sale procese, planul inițial fiind pentru 2025, până la sfârșitul acestui an. Pent
Culture picks
Temporal caută 500 de milioane de dolari pentru a ajunge la o evaluare de 12 miliarde
Anker și Jackery reduc prețurile la stațiile de energie portabile
Grupul chinez FamousSparrow lansează campanie RAT în Asia Centrală
Pixel 11 Pro: Performanță AI și design sofisticatUn startup biotech numit Vivodynesays industrie de droguri-descoperare AI are o problemă de dată, și că a construit o mașină pentru a remedia problema.
HIVE, laboratoare robotice modulare constructe de companie, pot creste 20 de tipuri de tesut uman, apoi doza autonoma si sa le monitorizeaza, generand date biologice cauzale care buzesc modele AI de astazi - date in care astazi vine de multe ori de la testarea animalelor, sau studii de cele sau proteine, nu haine vii.
Vor vindeca cancerul la șoareci.
Chiar și directorul executiv antropic Dario Amodeiwroteover week-end-end care scoici că AI va vindeca cancerul au devenit mai mult clișeu dedicat - lucrul care va lucra în mod explicit vindecarea cancerului, așa cum a spus el.
Absenţa testării oamenilor, ce vor face acest model [IA]? intrebaţi Andrei Georgescu, CEO Vivodyne şi co-fondator.
Compania spune că activitățile de vânzare a miezuluispund îndeaproape comerciale organe umane reale - că cele de vânzare vitale au o precizie predicțivă de 94% în concurență cu testele umane care testează toxicitatea, căile respiratorii se potrivește comportamentului omului real 96% din timp, iar măduva osoasă a mâncat 100% consistență în testele a 20 de medicamente chimice diferite. Este o provocare deja cu care se confruntă industria farmaceutică, în cazul în care 90% din medicamente care sunt eficiente în testarea pe animale pentru a intra în studiile clinice nu primesc abordare regulată pentru oameni.
Vivodyne spunea la Universitatea din Pennsylvania în 2021, după ce Georgescu a primit un doctorat în bioinginerie acolo.
Oare viziunea largă a industriei biotech va deveni realitate?
În februarie, compania a scris că adevarata descoperă de droguri va avea nevoie de modele predictive foarte precise, într-o gamă externă de proprietate biochimie și interacțiuni.
Georgescu spune că spaţiul are nevoie de o verificare a sănătăţii mintale - că modelele existente nu au datele necesare pentru a capta complexitatea biologiei umane.
Dar există o viziune largă: Georgescu consideră că laboratoarele de biologie autonome ca fiind cheia pentru generarea unei date cauzale care poate fi folosit pentru a forma noi modele în biologia umană. Săptămâna trecută, compania, care a încercat 80 de milioane de dolari în două rotunde de Khosla Ventures, a deschis cea ce ea numeroste cel mai mare centru de date umane din lume, chiar în afara oraşului San Francisco, şi Georgescu spune că echipa să joace de două ori mai multe detalii până la triburile de animale din SUA.
Ideea este de a accelera cale candidatilor la droguri, avant o idee mai buna a ceea ce va functiona innainte de a avea prin costul unui studiu clinic, care de obicei costa zeci de milioane de dolari.
Deşi nu-şi va numi partenerii publici, Vivodyne spune că lucrează cu mai multe companii farmaceutice majore pentru a rezolva o problemă pe care Georgescu o compară cu testele de accident auto: Un automaker este de obicei încrezator că mașina sa va trece cerențele NHTSA înălțate de a-l testa, dar factorii de decizie au rareori aceleași confesionalități fuzionate într-un studiu clinic, în cazul în care marea majoritate a medicamentelor nu reușesc să se afle în apropierea FDA.
El aratã despre studii despre cea publicatã luna trecutã în Metodele Naturii, care nu gãsesc legi clare de scalare a datelor atunci cãnd antrenazã modele de IA genetice privind datele celulare existã. Cu alte cuvinte, modelul invata aceasta este steaua cealulei A, 'asta este steaua cealulei B,' dar niciodata 'statul celulelor B este efectul inflamarii celor A.
Cu toate acestea, Masinile HIVE ale Vividiynei urmeaza cautarea de ganduri ale experimentelor in curs de dezvoltare in care tesutul dezafect este expus unor stimuli, pe care Georgescu se afla sa ii ofere tipului de reinformare care va produce modele AI care sub Toate antrenamentele se fac pe fotografii statice ale acestor celule, iar modelele nu sunt conforme deloc de cum a ajuns celula în această stare, a declarat Georgescu lui TechCrunch.
