Le modèle est la première version de la série de modèles Life Science d'OpenAI.
OpenAI a annoncé son intention de déployer une première version de GPT-Rosalind, son modèle de raisonnement d'IA conçu pour soutenir la recherche dans les domaines de la biologie, de la découverte de médicaments et de la médecine translationnelle.
Dans un communiqué publié jeudi 16 avril, OpenAI a expliqué qu'en moyenne, cela peut prendre 15 ans pour passer de la découverte d'une cible à l'approbation réglementaire d'un nouveau médicament aux États-Unis, les progrès étant affectés par la difficulté de la science sous-jacente, ainsi que par la complexité des flux de recherche.
L'organisation a déclaré : « Les scientifiques doivent travailler sur de grands volumes de littérature, des bases de données spécialisées, des données expérimentales et des hypothèses évolutives afin de générer et d'évaluer de nouvelles idées. Ces flux de travail sont souvent longs, fragmentés et difficiles à mettre à l'échelle. »
Nommé d'après Rosalind Franklin, figure pionnière dans le domaine de l'ADN, GPT‑Rosalind est désormais disponible en tant qu'aperçu de recherche dans ChatGPT, Codex et API pour les clients qualifiés via le programme d'accès d'OpenAI tels qu'Amgen, Moderna, l'Allen Institute et Thermo Fisher Scientific.
GPT-Rosalind est le dernier d’une série de modèles d’IA axés sur les applications des sciences de la vie, dans un espace devenant de plus en plus compétitif. L'année dernière, l'Université de la Sorbonne et Qubit Pharmaceuticals ont annoncé le modèle d'IA « le plus puissant au monde » pour la simulation moléculaire en chimie pharmaceutique, FeNNix-Biol.
À l'époque, l'équipe de recherche affirmait que les capacités de FeNNix-Biol dépassaient celles de Google DeepMind. AlphaFoldla machine d'apprentissage en profondeur lauréate du prix Nobel, conçue pour transformer notre compréhension de la biologie moléculaire qui sous-tend la santé et la maladie.
OpenAI a déclaré : « Il s'agit de la première version de notre série de modèles pour les sciences de la vie et nous la considérons comme le début d'un engagement à long terme dans la construction d'une IA capable d'accélérer la découverte scientifique dans des domaines qui comptent profondément pour la société, de la santé humaine à la recherche biologique plus large.
« Au fil du temps, nous espérons que ces systèmes deviendront des partenaires de plus en plus performants dans la découverte, aidant les scientifiques à passer plus rapidement des questions aux preuves, des preuves aux connaissances et des connaissances aux nouveaux traitements pour les patients. »
