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O milagre científico que são as vacinas de mRNA pode avançar ainda mais nos próximos anos, graças a uma nova parceria anunciada hoje entre a IBM e a Moderna para explorar o potencial da IA generativa e da computação quântica.
Nos primeiros dias da pandemia de COVID-19, houve uma corrida para criar a primeira vacina eficaz para ajudar a limitar o risco de infecção para a população international. É uma corrida que as vacinas baseadas em mRNA, incluindo as da Moderna e rivais Pfizer, foram capazes de vencer através do uso de tecnologia inovadora. Como ainda existe o risco de outras variantes do COVID e outros vírus em potencial, os fabricantes de medicamentos estão procurando maneiras de acelerar os processos e descobrir novas abordagens que salvam vidas mais rapidamente do que nunca. Foi isso que inspirou a Moderna a fazer parceria com a IBM para explorar o potencial de novas abordagens tecnológicas que podem ajudar a resolver problemas mais rapidamente.
Essas novas abordagens incluem o uso de um IA generativa modelo de fundação desenvolvido pela IBM que poderia ajudar a Moderna a criar uma nova classe de vacina de mRNA que não tem as mesmas limitações das vacinas atuais. Em uma trilha paralela, a Moderna também está olhando como Computação quântica pode ser usado para ajudar a resolver problemas que os computadores clássicos existentes não podem.
O amplo impulso da IBM para a IA generativa continua
A parceria da Moderna se encaixa na estratégia mais ampla da IBM para permitir que organizações em diferentes setores verticais se beneficiem de modelos de base.
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“Estamos usando modelos de base em larga escala para diferentes casos de uso, desde saúde e finanças até geoespacial com a NASA”, disse Payel Das, principal membro da equipe de pesquisa e gerente de IA confiável da IBM Analysis, ao VentureBeat.
A IBM anunciou seu parceria com a NASA para ajudar a construir modelos básicos de IA para o avanço da ciência climática no início deste ano. A parceria é uma das muitas que a IBM tem com organizações industriais e científicas para construir modelos de IA que resolvem problemas do mundo actual. A IBM também desenvolveu sua própria plataforma de supercomputador com o objetivo principal de construir modelos básicos. O Supercomputador Vela integra silício x86, GPUs Nvidia e rede baseada em Ethernet.
O modelo de fundação MoLFormer
A IBM trabalhará com a Moderna em uma família de modelos básicos conhecida como MoLFormer. Das explicou que esses modelos aprendem com conjuntos de dados moleculares em larga escala. Ela observou que os modelos podem ser adaptados a diferentes casos de uso, tarefas e aplicativos e funcionam de maneira diferente dos modelos tradicionais de aprendizado profundo.
Com muitos modelos preditivos comuns de aprendizado profundo de IA, Das disse que o desafio é que eles geralmente são baseados em um número limitado de amostras, geralmente geradas por tentativa e erro. “Os modelos clássicos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo lutam quando estão tentando aprender com uma pequena quantidade de dados rotulados”, disse ela.
Em contraste, modelos de fundação como o MoLFormer funcionam de maneira diferente por serem baseados no conhecimento em larga escala de produtos químicos. Ela observou que o MoLFormer é um modelo de propósito geral que foi treinado em mais de um bilhão de produtos químicos. Dessa forma, o MoLFormer não precisa ter acesso aos rótulos de dados para aprender coisas novas. Em vez disso, o modelo já entende a química subjacente para poder aprender.
“Com este modelo de propósito geral, podemos adaptá-lo a diferentes tarefas de downstream e vemos um desempenho incrível”, disse Das.
Como um modelo básico reduz o viés para melhorar os resultados da IA
A abordagem do modelo de fundação também pode ajudar a reduzir o viés, de acordo com Das.
Ela observou que em dados de ciências da vida pode haver um risco de viés cognitivo, bem como limitações decorrentes da configuração experimental. Com a abordagem do modelo de base, a IA treinará nos dados da Moderna, mas não se limitará apenas a esses dados. No caso do MoLFormer, já existem mais de 1 bilhão de produtos químicos no modelo.
“Vamos ver o benefício de usar esse tipo de arquitetura de modelo de IA de base para ir além do viés inerente que está em um conjunto de dados específico”, disse Das. “Essa é uma das razões pelas quais a Moderna estava realmente interessada no paradigma do modelo de fundação.”
O futuro quântico
Em uma trilha paralela, a Moderna está trabalhando com a IBM para explorar como a computação quântica pode ser aplicada a seus casos de uso específicos nas ciências da vida.
“A computação quântica tem a promessa de modelar atributos e comportamentos de moléculas com mais precisão, que operam fundamentalmente de acordo com os princípios da mecânica quântica”, disse Jeannette (Jamie) Garcia, gerente sênior de pesquisa de ciência computacional quântica da IBM, ao VentureBeat. “A computação quântica, que usa algoritmos quânticos que podem alavancar o emaranhamento entre qubits, pode capturar melhor o comportamento de sistemas moleculares.”
Garcia observou que a Moderna agora faz parte do Acelerador Quântico IBM programa, que oferece a oportunidade para os cientistas da Moderna explorarem como aplicar a computação quântica para o desenvolvimento de, por exemplo, futuros medicamentos de mRNA.
Em termos de onde está a interseção entre a computação quântica e a IA, essa é uma área que ainda está sendo explorada. Garcia disse que a computação quântica sempre exigirá uma abordagem que aproveite elementos da computação clássica e quântica. Em áreas onde os computadores quânticos são integrados à computação clássica e em nuvem, ela observou que pode haver uma interseção em que a IA reside.
“Esperamos que esses caminhos se cruzem à medida que ambos avançam”, disse Garcia. “De nossa pesquisa, sabemos que a IA também tem o potencial de se beneficiar da exploração de espaços computacionais para descobrir insights em conjuntos de dados inatingíveis com a computação clássica”.
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