Открытая ИИ-модель научилась читать геномы от бактерий до человека

Открытая ИИ-модель научилась читать геномы от бактерий до человека

Открытая ИИ-модель научилась читать геномы от бактерий до человека

Команда Arc Institute вместе с инженерами NVIDIA представила Evo 2 — геномную ИИ-модель, которая умеет не только предсказывать следующий символ в ДНК, но и в целом довольно неплохо понимать генетический код во всех доменах жизни — от бактерий до человека.

Самое приятное для науки: проект выложили полностью открыто — с весами модели, кодом и датасетом.

Если первая Evo отлично чувствовала себя на бактериальных геномах (там гены часто стоят кучками по смыслу), то с эукариотами всё куда хаотичнее: интроны, сплайсинг, регуляторные участки, которые могут быть далеко от гена, и море слабых статистических сигналов. Evo 2 как раз и задумали как ответ на эту сложную логику больших геномов.

Технически это модель на архитектуре StripedHyena 2, которая умеет работать с очень длинным контекстом — до 1 млн нуклеотидов за раз. Обучали её на OpenGenome2: это почти 9 трлн пар оснований/«токенов» ДНК из всех доменов жизни (включая бактериофаги).

При этом датасет, по описанию авторов, специально «подрезали» по части вирусов, заражающих эукариот, чтобы снизить риски потенциального злоупотребления.

Интереснее всего даже не масштаб, а то, что модель «нащупала» сама. В аннотациях к работе описывают, что Evo 2 выучила признаки вроде границ экзонов / интронов (сплайс-сайтов), участков связывания транскрипционных факторов, даже некоторые структурные элементы белков — то есть куски биологии, которые человеку часто приходится ловить отдельными инструментами и с погрешностями.

А в прикладной части авторы показывают, что Evo 2 может оценивать влияние вариантов в геноме без дообучения под конкретную задачу — например, для вариантов гена BRCA1 в тестах заявляется точность выше 90% в классификации «похоже на доброкачественный» против «потенциально патогенный». Это ровно тот случай, когда модель может стать полезным фильтром: подсказать, на какие мутации тратить время в лаборатории в первую очередь.

Т1 прогнозирует рост облачного рынка до 687 млрд рублей

Объем российского рынка облачных сервисов к 2030 году превысит 687 млрд рублей, увеличившись более чем в три раза по сравнению с 226 млрд рублей в 2025 году. С таким прогнозом выступил ИТ-холдинг Т1.

Среднегодовой темп роста отрасли составит порядка 25%, однако самым стремительным сегментом станет инфраструктура для искусственного интеллекта (GPUaaS), ее показатели будут расти на 36% ежегодно, с 17 млрд рублей в 2025 году до 97 млрд рублей к 2030-му. 

Вслед за ней высокую динамику покажет сегмент платформ как сервиса (PaaS) с темпом 31% и ростом с 43 млрд до 174 млрд рублей, тогда как классический IaaS без GPU сохранит самую большую долю рынка, увеличившись с 166 млрд до 416 млрд рублей.

Отечественный рынок сохраняет гигантский потенциал: уровень проникновения облаков в РФ составляет 28% против 94% в США, а стимулом для развития могут стать потенциальная отмена НДС для SaaS, смещение бюджетов от капитальных затрат к операционным (от CapEx к OpEx), а также ускоренная консолидация, при которой более 70% рынка уже контролируют топ-6 игроков.

Параллельно бизнес усиливает требования к информационной безопасности, суверенным технологиям для КИИ и автономному обслуживанию через единые маркетплейсы услуг по модели «Pay-as-you-go». 

Ключевым же вектором трансформации индустрии становится глубокая адаптация инфраструктуры под запросы конкретных отраслей экономики. Как отмечает Антон Степанов, генеральный директор «Т1 Облако»:

«Мы наблюдаем на рынке, что у каждого клиента из конкретных отраслей есть специфичные требования под ИИ-инфраструктуру. Диверсификация ИИ-приложений под конкретного клиента расширяется. Специфика бизнесов и секторов экономики увеличивает требования конкретики к себе. Дальше потребности и спрос будут увеличиваться, клиенты будут просить что-то конкретное под себя».

По словам Степанова, уже появляются отраслевые облачные сервисы, облачные провайдеры под конкретные отрасли. Он отметил, что первым первыми потребителями этих сервисов уже становится банковская сфера. Затем, прогнозирует эксперт, на рынке будут появляться аналогичные сервисы для сферы медицинских услуг.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru