أصبحت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التابعة لشركة Nvidia Corp (NASDAQ: NVDA ) بمثابة العمود الفقري للذكاء الاصطناعي ، لكنها لن تكون كافية لتحديد الفائزين في اكتشاف الأدوية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

في مقابلة حصرية عبر البريد الإلكتروني مع بنزينغا، قال جيفورغ غريغوريان، المؤسس المشارك والمدير التقني لشركة Generate Biomedicines، إن الحوسبة المتقدمة شرط أساسي لتصميم الأدوية التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، لكن الميزة التنافسية الحقيقية تكمن في ما تبنيه الشركات على قوة الحوسبة هذه.

الحوسبة ضرورية، لكنها ليست العامل الحاسم.

لم يترك غريغوريان مجالاً للشك في أهمية الوصول إلى الحوسبة المتقدمة.

"ضروري. إن نطاق تدريب النماذج، وتوليد الجزيئات، والتقييم الذي نقوم به لن يكون ممكناً بدون عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)."

لكنه سرعان ما ميز بين امتلاك القدرة على الوصول إلى الحوسبة وبناء ميزة تنافسية مستدامة.

"الحوسبة وحدها ليست عاملاً مميزاً."

وبدلاً من ذلك، قال غريغوريان إن الشركات الأكثر احتمالاً لقيادة اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي ستكون تلك التي تجمع بين الحوسبة و"البيانات البيولوجية الخاصة، ونطاق القياس التجريبي، والقدرة على إغلاق الحلقة بين التوليد والقياس".

بمعنى آخر، توفر وحدات معالجة الرسومات الأساس، لكن البيانات الخاصة والتعلم المستمر هما ما يحولان هذا الأساس إلى منصة متينة.

أهمية حلقة التغذية الراجعة

يعتمد نهج Generate على استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد مرشحين جزيئيين جدد، واختبار هؤلاء المرشحين تجريبياً، وإعادة تغذية النتائج إلى نماذجها لتحسين التنبؤات المستقبلية.

تتيح هذه الدورة المستمرة من التوليد والقياس والتعلم لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة أن تتحسن تدريجيًا بمرور الوقت. ووفقًا لغريغوريان، فإن زيادة القدرة الحاسوبية وحدها لا تكفي لتحقيق هذه الميزة دون الوصول إلى بيانات بيولوجية فريدة وتجارب واسعة النطاق.

تعكس تعليقاته تحولاً أوسع نطاقاً في الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي. فمع ازدياد انتشار الحوسبة المتقدمة، يتجه المستثمرون بشكل متزايد إلى ما هو أبعد من البنية التحتية لتحديد الشركات التي تمتلك مجموعات بيانات خاصة، ومنصات متميزة، وأنظمة ذكاء اصطناعي ذاتية التطوير.

خلاصة الاستثمار

يشير منظور غريغوريان إلى أن المشهد التنافسي في مجال اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة. فبينما يظل الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا أمراً أساسياً، إلا أنه أصبح مطلباً أساسياً بدلاً من كونه ميزة حاسمة.

بالنسبة للمستثمرين الذين يقيمون شركات التكنولوجيا الحيوية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، قد يكون السؤال الأكثر أهمية هو أي المنصات يمكنها توليد البيانات البيولوجية الخاصة واختبارها والتعلم منها باستمرار - مما يخلق حلقة تغذية راجعة لا يستطيع المنافسون تكرارها بسهولة.

بإذن من شركة Generate Biomedicines