დიპმაინდმა გენომის ატლასი წარმოადგინა, რომელიც ცხრა მილიარდი ვარიაციის ეფექტებს პროგნოზირებს.
Google DeepMind rises above the AI scrum with genome atlas
ეს ამბავი გამოაქვეყნა The Register-მა. შიკრიკი მას ქართულად თარგმნის.

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. ორიგინალი გამოაქვეყნა The Register-მა.
მიუხედავად იმისა, რომ OpenAI და Anthropic იბრძვიან, თუ რომელი მოდელები უფრო საგანგაშოდ გაექცევიან თავიანთ სენდბოქსს, Google-ის DeepMind-ის გუნდმა კიდევ ერთხელ აჩვენა, თუ როგორ შეიძლება მანქანური სწავლება მეცნიერების წინსვლისთვის გამოიყენონ კაცობრიობის სასარგებლოდ.
სამშაბათს კომპანიის AI მკვლევართა გუნდმა AlphaGenome Atlas წარმოადგინა. ეს უზარმაზარი მონაცემთა ბაზა შეიცავს პეტაბაიტ მონაცემს და პროგნოზირებს ადამიანის გენომში ცხრა მილიარდი შესაძლო ნუკლეოტიდური ვარიაციის ეფექტებს.
Google-ის თანახმად, პლატფორმა უკვე საჯაროდ ხელმისაწვდომია მკვლევარებისთვის და ეხმარება მეცნიერებს ადამიანის სხეულის ფუნდამენტური პროცესების უკეთ გაგებაში და დაავადებების მკურნალობაში.
მონაცემთა ბაზა ერთ-ერთ მთავარ გამოწვევას ეხება თანამედროვე გენეტიკურ კვლევაში. ის ზუსტად განსაზღვრავს, რომელი გენეტიკური ვარიაციებია პასუხისმგებელი მკვლევარების მიერ შესწავლილ თვისებაზე ან დაავადებაზე.
მონაცემთა ბაზა ეყრდნობა DeepMind-ის AlphaGenome-ს. ეს AI მოდელი გასულ წელს წარმოადგინეს და შეუძლია პროგნოზირება, თუ როგორ მოქმედებს გენეტიკური ვარიანტები ბიოლოგიურ პროცესებზე და აკავშირებს მიზეზსა და შედეგს.
მიზნობრივი გამოყენების მიუხედავად მკვლევარებს მაინც უნდა განესაზღვრათ, რომელი ვარიაციები უნდა შეამოწმონ.
„AlphaGenome-ის პროგნოზების მასშტაბურად წინასწარ გამოთვლით ჩვენ შევქმენით ადვილად ხელმისაწვდომი რესურსი, რომელიც მოდელის მოქმედების არეალს მნიშვნელოვნად აფართოებს. ისევე როგორც ატლასი არის რუკების კოლექცია, რომელიც აკავშირებს მიწის თვისებებს, როგორაცაა სიმაღლე და მდებარეობა, AlphaGenome Atlas ასახავს დნმ-ის ვარიანტების მოლეკულურ ეფექტებს გენომის მასშტაბით“, წერს DeepMind-ის გუნდი ბლოგპოსტში.
მონაცემთა ბაზა თითოეულ პროგნოზირებულ ვარიაციას ანიჭებს ქულას, რომელსაც AlphaGenome Variant Impact (AVI) ეწოდება.
Google-ის მტკიცებით, ეს ქულა მკვლევარებს ეხმარება გენეტიკური ვარიანტების რეიტინგში იმის მიხედვით, თუ რომელია ყველაზე სავარაუდო, რომ უდიდეს გავლენას მოახდენს სამიზნე თვისებაზე. ამ გზით ისინი ვიწროებენ ძიების არეალს და არ ეყრდნობიან უხეშ ძალას.
GREGoR კონსორციუმთან თანამშრომლობით ჩატარებულ ერთ-ერთ ექსპერიმენტში მკვლევარებმა მონაცემთა ბაზიდან AVI ქულები გამოიყენეს DNM1 გენთან დაკავშირებული გენეტიკური ვარიანტების იდენტიფიცირებისთვის. ეს გენი დაკავშირებულია ეპილეპტურ ენცეფალოპათიასთან, რომელიც იშვიათი და მძიმე ტვინის დაავადებაა. და რაც უფრო მნიშვნელოვანია, კანდიდატების AVI ქულები მიუთითებდა მექანიზმზე, რომლითაც ეს გენეტიკური კოდი მოქმედებდა.
კონკრეტულად DeepMind განმარტავს, რომ მონაცემთა ბაზის დახმარებით იდენტიფიცირებულმა გენეტიკურმა ვარიანტმა „შექმნა არასწორი სპლაისინგის ადგილი, რამაც გამოიწვია შედეგად მიღებული ცილის არანორმალური გახანგრძლივება“.
სხვა გამოცემების ახალი ამბები ამავე მიმართულებიდან.
ამავე გამოცემის სხვა ახალი ამბები: ქართულად, წყაროს კვალით.

Another Microsoft team admits it’s struggling to handle flood of AI-generated code
GREGoR კონსორციუმის შემთხვევა მხოლოდ ერთია ადამიანის გენომიკის რამდენიმე მაგალითიდან. თუმცა AlphaGenome Atlas-ის შიგთავსი მაინც პროგნოზებია.
DeepMind აღნიშნავს, რომ AlphaGenome მოდელების განვითარებასთან ერთად ეს პროგნოზებიც გაუმჯობესდება. ამიტომ პლატფორმა უბრალოდ კიდევ ერთი ინსტრუმენტია მკვლევარების არსენალში და ახლა ღიად არის ხელმისაწვდომი.
AlphaGenome და მისი თანმხლები Atlas მონაცემთა ნაკრები DeepMind-ის მხოლოდ უახლესი მაგალითია იმისა, თუ როგორ აგრძელებს კომპანია მანქანური სწავლების საზღვრების გაფართოებას ენობრივი მოდელების მიღმა, რომლებიც დომინირებენ საინფორმაციო ციკლში და ემუქრებიან ეკონომიკის დამბლას წრიული დაფინანსების ჯაჭვით, რომელიც შეიძლება დაიშალოს, თუ საბოლოო მომხმარებლის შემოსავალი არ აღმოჩნდება ისეთი დიდი, როგორც პროგნოზირებული იყო. AlphaFold-თან ერთად, რომელიც ცილების სტრუქტურებს პროგნოზირებს, DeepMind-მა ასევე შექმნა რამდენიმე მოდელი ამინდის პროგნოზირების სიზუსტისა და სიჩქარის გასაუმჯობესებლად.
მიუხედავად ამისა Google ასევე თამაშობს უფრო ბნელ თამაშს და გეგმავს წელს 195 მილიარდ დოლარზე მეტი კაპიტალური ხარჯების გაკეთებას, ამავდროულად ხშობს დამოუკიდებელ ვებ გამომცემლებს საძიებო შედეგების AI პასუხებით ჩანაცვლებით. მაგრამ უფრო დიდი სიკეთისთვის, არა?
შეადარე თარგმანი ორიგინალს, ნახე გამოცემის სრული კონტექსტი და პირველადი მასალა.
გამოქვეყნდა 9 სექტემბერი, 2026

OpenAI's Artifactory opened covert data-stealing channel alongside Hugging Face attack

Microsoft breaks Patch Tuesday record with 974-CVE deluge
სხვა გამოცემების ახალი ამბები ამავე მიმართულებიდან.

AI power users claim Anthropic duped them with subscriptions, and they’re taking it to court

NASAs Experimental-Überschallflugzeug X-59 tritt in Überschallknalltestphase ein

„Größte Verschlechterung seit 29 Jahren“: Google passt für Europa die Suche an
კომენტარი (0)
კომენტარები აზრის გასაზიარებლადაა; მათი მდგომარეობა და მოდერაციის კვალი ყოველთვის ჩანს.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება. მომლოდინე და დამალული მდგომარეობები მკაფიოდ არის აღნიშნული.
კომენტარისთვის საჭიროა შესვლა. ანგარიშით შეგიძლიათ კომენტარის დაწერა, ამბების შენახვა და გამოცემების გამოწერა.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.