AWS মেশিন লার্নিং ব্লগে 13 নভেম্বরের একটি পোস্ট অনুসারে Amazon Web Services OpenFold3-প্রিভিউ তৈরি করেছে, একটি ওপেন-সোর্স বায়োমোলিকুলার স্ট্রাকচার প্রেডিকশন মডেল, যা সরাসরি Amazon SageMaker JumpStart থেকে স্থাপনযোগ্য। এই পদক্ষেপটি একটি পরিচালিত ক্লাউড এন্ডপয়েন্টের পিছনে কম্পিউটেশনাল বায়োলজির সবচেয়ে পরিণত মডেল পরিবারগুলির মধ্যে একটিকে রাখে - এবং মালিকানা কাঠামো-ভবিষ্যদ্বাণী সিস্টেমের জন্য একটি উন্মুক্ত লাইসেন্সপ্রাপ্ত বিকল্প গবেষণা দলগুলিকে হাতে দেয়৷

OpenFold3 কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের ওপেনফোল্ড কনসোর্টিয়াম এবং আল কোরাইশি ল্যাব দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। অন্যান্য ওপেন-সায়েন্সের প্রচেষ্টার মতো যা সর্বশেষ AI গবেষণা* সবার জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য রাখে, প্রকল্পটি একটি ব্ল্যাক-বক্স API-এর চেয়ে অনেক বেশি প্রকাশ করে: Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে কোড এবং মডেল ওজনের জাহাজ, এবং বিকাশকারীরা প্রশিক্ষণের ডেটা এবং পদ্ধতিগুলিও প্রকাশ করেছে।

OpenFold3 কি অনুমান করতে পারে

OpenFold3 হল একটি সর্ব-পরমাণু কাঠামোর পূর্বাভাস মডেল। AWS এর মতে, এটি সরাসরি তাদের ক্রম থেকে অণুর একটি সেটের যৌথ 3D কাঠামোর পূর্বাভাস দেয় - এবং এটি একক প্রোটিন চেইনের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। একটি একক ভবিষ্যদ্বাণী মাল্টি-চেইন প্রোটিন কমপ্লেক্স, প্রোটিন-নিউক্লিক অ্যাসিড অ্যাসেম্বলি এবং প্রোটিন-লিগ্যান্ড কমপ্লেক্সগুলিকে ভাঁজ করতে পারে, যা ওষুধের বিকাশে গুরুত্বপূর্ণ আণবিক মিথস্ক্রিয়াগুলির একটি বড় অংশকে কভার করে।

সেই ক্ষমতা গুরুত্বপূর্ণ কারণ গঠন ভবিষ্যদ্বাণী শান্তভাবে গণনামূলক ওষুধ আবিষ্কারের মূল অবকাঠামো হয়ে উঠেছে। AWS-এর পোস্টে উল্লেখ করা হয়েছে যে দলগুলি এখন লক্ষ্য শনাক্তকরণ, অ্যান্টিবডি এবং প্রোটিন ইঞ্জিনিয়ারিং, এবং কাঠামো-ভিত্তিক ভার্চুয়াল স্ক্রীনিং-এর জন্য এটির উপর নির্ভর করে — প্রাথমিক পর্যায়ের কাজ যা নির্ধারণ করে কোন ওষুধ প্রার্থীরা কখনও ভেজা ল্যাবে পৌঁছায়।

একটি ওপেন লাইসেন্স হল পয়েন্ট

Apache 2.0 লাইসেন্সিং হল ক্লোজ ফ্রন্টিয়ার সিস্টেমের ভিড়ের ক্ষেত্রে OpenFold3 কে আলাদা করে। গবেষণা সংস্থা এবং ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলি মডেলটি পরিদর্শন করতে পারে, মালিকানার ডেটাতে এটিকে সূক্ষ্ম সুর করতে পারে এবং লাইসেন্সের শর্তাবলীর অধীনে এটির উপরে বাণিজ্যিক পণ্য তৈরি করতে পারে, AWS বলেছে। একটি শিল্পের জন্য যেখানে আণবিক কাঠামো এবং স্ক্রীনিং ডেটা ঘনিষ্ঠভাবে বাণিজ্য গোপনীয়তা রক্ষা করে, একটি মডেল যার ওজন এবং প্রশিক্ষণের পদ্ধতিগুলি প্রকাশিত হয় তা দলগুলিকে নিরীক্ষাযোগ্যতার একটি স্তর দেয় যা বন্ধ APIগুলি মেলে না।

AWS OpenFold3-প্রিভিউকে একটি রিসার্চ প্রিভিউ হিসাবে বর্ণনা করে, যা মনে রাখা মূল্যবান: এটি একটি সমাপ্ত পণ্যের পরিবর্তে একটি প্রাথমিক, বিবর্তিত স্থাপনা। কিন্তু এমনকি একটি খোলা, অল-এটম ফোল্ডিং মডেলের একটি পূর্বরূপ বিতরণ একাডেমিক ল্যাবগুলির জন্য বাধা কম করে যা মালিকানাধীন মডেল প্রদানকারীদের সাথে এন্টারপ্রাইজ লাইসেন্স নিয়ে আলোচনা করতে পারে না।

কেন এটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ইনফারেন্সে চলে

পরিকাঠামোর গল্পটি মডেলের মতোই আকর্ষণীয়। বেশিরভাগ জাম্পস্টার্ট মডেল - বড় ভাষা মডেল এবং তাদের মধ্যে এমবেডিং মডেলগুলি - রিয়েল-টাইম এন্ডপয়েন্টগুলিতে স্থাপন করা হয় যেগুলি 60 সেকেন্ডের মধ্যে একটি একক অনুরোধের মধ্যে একটি প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে হবে। কাঠামোর পূর্বাভাস সেই ছাঁচের সাথে খাপ খায় না। একটি প্রশ্নে চেইনের সংখ্যা এবং দৈর্ঘ্যের সাথে ভাঁজ করার সময় বৃদ্ধি পায়, এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রোটিন এবং কমপ্লেক্সগুলি প্রায়শই ভবিষ্যদ্বাণী করতে কয়েক মিনিট সময় নেয়।

সেই কারণে, জাম্পস্টার্টে OpenFold3 সেজমেকার অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ইনফারেন্সে চলে। AWS বৈজ্ঞানিক কাজের চাপের সাথে মানানসই অ্যাসিঙ্ক্রোনাস এন্ডপয়েন্টের দুটি বৈশিষ্ট্য হাইলাইট করে: তারা অভ্যন্তরীণভাবে অনুরোধের সারি সারি করে, তাই একটি ল্যাব তার নিজস্ব কাজের সারি তৈরি না করেই সিকোয়েন্সের একটি বড় ব্যাচ জমা দিতে পারে এবং যখন সারিটি খালি থাকে তখন তারা শূন্য দৃষ্টান্তে স্কেল করতে পারে, যা GPU পরীক্ষার জন্য সময় প্রদান করা এড়িয়ে যায়। মডেলটি G6 GPU দৃষ্টান্তে চলে, এবং AWS সতর্ক করে যে G6 ক্ষমতা কিছু অঞ্চলে সীমিত হতে পারে — যে স্থাপনাগুলি একটি InsufficientInstanceCapacity ত্রুটির সাথে ব্যর্থ হয় সেগুলি পরে পুনরায় চেষ্টা করা উচিত বা একটি ভিন্ন সমর্থিত উদাহরণ আকার বেছে নেওয়া উচিত।

ঘোষণার মধ্যে একটি খরচের সতর্কতাও রয়েছে: সেজমেকার এন্ডপয়েন্টগুলি চলার সময় ইনস্ট্যান্স-আওয়ার প্রতি বিল করা হয়, অলস থাকা সহ। AWS-এর পোস্ট ব্যবহারকারীদেরকে এর পরিচ্ছন্নতার পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে বা অপ্রত্যাশিত চার্জ এড়াতে স্কেল-টু-জিরো কনফিগার করতে বলে — গবেষণা বাজেটের জন্য ব্যবহারিক পরামর্শ যা খুব কমই আশ্চর্য ক্লাউড বিল সহ্য করে।

এআই-চালিত বিজ্ঞানের জন্য এর অর্থ কী

বিতরণ চুক্তিটি একটি সংকেত যেখানে উন্মুক্ত বিজ্ঞান এবং বাণিজ্যিক ক্লাউড অবকাঠামো একত্রিত হচ্ছে। OpenFold3 এর ডেভেলপাররা পরিদর্শন, সূক্ষ্ম সুর এবং প্রসারিত করার জন্য ডিজাইন করা একটি মডেল তৈরি করেছে; AWS একটি পরিবেশন স্তর তৈরি করেছে যা বিশ্রী অপারেশনাল বাস্তবতাগুলি পরিচালনা করে — বহু-মিনিটের অনুমান, বার্স্টি ব্যাচ ওয়ার্কলোড, অলস-সময়ের খরচ — যা বেশিরভাগ ল্যাবগুলিকে স্ব-হোস্টিং থেকে বন্ধ করে দেয়। একসাথে, তারা এমন একটি সক্ষমতা তৈরি করে যা সম্প্রতি একটি ক্লাউড অ্যাকাউন্ট সহ একটি স্ট্যান্ডার্ড গবেষণা দলের কাছে উপলব্ধ গভীর এমএল ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতার প্রয়োজন।

প্রতিযোগিতামূলক ল্যান্ডস্কেপও দেখার মতো। কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণী মডেলগুলি একটি ড্রাগ আবিষ্কারের অস্ত্র প্রতিযোগিতার কেন্দ্রে বসে যা বিশ্বের সেরা অর্থায়িত AI ল্যাবগুলির অন্তর্ভুক্ত করে এবং খোলা বিকল্পগুলি সেই বাজারে প্রত্যেকের আলোচনার অবস্থান পরিবর্তন করে৷ যদি একটি ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানি একটি বন্ধ সিস্টেম ভাড়া না করে তার নিজস্ব ডেটাতে একটি Apache 2.0 মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারে, তাহলে এআই-সহায়তা ওষুধ আবিষ্কারের অর্থনীতি অর্থপূর্ণভাবে বদলে যাবে।

এর কোনোটিই বৈজ্ঞানিক সতর্কতার সমাধান করে না। ভবিষ্যদ্বাণী করা কাঠামোগুলি গণনামূলক অনুমান, পরীক্ষামূলকভাবে নির্ধারিত তথ্য নয়, এবং AWS-এর নিজস্ব পোস্ট ঠিক সেই কারণেই একটি গবেষণা পূর্বরূপ হিসাবে স্থাপনাকে ফ্রেম করে। তবে দিকটি পরিষ্কার: প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণকে নতুন আকার দেওয়ার ওপেন-ওয়েট ইকোসিস্টেমটি এখন আণবিক বিজ্ঞানে পৌঁছেছে এবং ক্লাউড প্রদানকারীরা এটি হোস্ট করার জন্য দৌড়াচ্ছে।

---

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

সর্বশেষ AI খবর, বিশ্লেষণ এবং সাফল্য পান — সব এক জায়গায়।

আরও এআই খবর পড়ুন →