बायोहब, अमेरिकी ऊर्जा विभाग और राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान के नेतृत्व में एक गठबंधन ने जीव विज्ञान के पूर्वानुमानित एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा उत्पन्न करने और खुले तौर पर साझा करने के लिए 1.8 बिलियन डॉलर की प्रतिबद्धता की घोषणा की - जिसे शोधकर्ता "वर्चुअल सेल" की खोज कहते हैं।

कैलिफ़ोर्निया के रेडवुड सिटी में बुधवार को की गई घोषणा, संघीय एजेंसियों, परोपकार और दुनिया के तीन सबसे प्रमुख एआई संगठनों को एक साथ लाती है, जिसे बायोहब आज तक एआई-तैयार जैविक डेटा उत्पन्न करने के लिए सबसे बड़ी समन्वित प्रतिबद्धता के रूप में वर्णित करता है। For more context on this story, see our ongoing AI news.

कौन किसके लिए भुगतान कर रहा है

$1.8 बिलियन का आंकड़ा कई साझेदारों के धन, डेटा, गणना और नई माप तकनीक को जोड़ता है:

  • बायोहब अपनी $500 मिलियन की प्रतिबद्धता के साथ इस प्रयास का नेतृत्व करता है। उसमें से, $400 मिलियन नई माप प्रौद्योगिकियों का समर्थन करता है जो कि जीवविज्ञानी वास्तव में जो निरीक्षण कर सकते हैं उसका विस्तार करता है: क्रायो-इलेक्ट्रॉन टोमोग्राफी, जो कोशिका के अंदर निकट-परमाणु विवरण को हल करता है, साथ ही उन्नत माइक्रोस्कोपी के साथ-साथ स्केल और गति पर छवि कोशिकाओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जो वर्तमान प्रयोगशाला वर्कफ़्लो तक नहीं पहुंच सकता है।
  • ऊर्जा विभाग अपने विज्ञान कार्यालय के माध्यम से प्रयोगशाला माप, मॉडलिंग और गणना में पांच वर्षों में $500 मिलियन से अधिक का निवेश करेगा।
  • एनआईएच पूर्व संघीय निवेश में $500 मिलियन से अधिक के माध्यम से विकसित डेटासेट, रिपॉजिटरी और ज्ञान आधार के योगदान का समन्वय करेगा, बायोहब एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए उन डेटासेट को मानकीकृत करने के लिए एजेंसी के साथ काम करेगा।
  • गूगल डीपमाइंड, आइसोमॉर्फिक लैब्स और मेटा सामूहिक रूप से वर्चुअल बायोलॉजी इनिशिएटिव में $300 मिलियन का निवेश कर रहे हैं, यह अंतरराष्ट्रीय प्रयास - पहली बार अप्रैल 2026 में घोषित किया गया था - जिसे आज का विस्तार औपचारिक बनाता है।

परिणाम वैश्विक अनुसंधान समुदाय के लिए एक खुला संसाधन होगा, न कि किसी एक कंपनी के अंदर बंद मालिकाना डेटासेट।

एक विस्तार, शुरुआत नहीं

आज की घोषणा वर्चुअल बायोलॉजी पहल को औपचारिक बनाती है और बढ़ाती है, जिसे पहली बार अप्रैल 2026 में संस्थानों और वैज्ञानिक विषयों में डेटा उत्पादन के समन्वय के लिए घोषित किया गया था। अप्रैल लॉन्च ने रूपरेखा स्थापित की; नई प्रतिबद्धताएँ इसे संघीय धन, संघीय डेटा और निजी क्षेत्र के निवेश से भर देती हैं।

श्रम का विभाजन मायने रखता है. डीओई विश्व स्तरीय कंप्यूटिंग क्षमता और राष्ट्रीय प्रयोगशाला उपकरण लाता है। एनआईएच दशकों से संघ द्वारा वित्त पोषित अनुसंधान के माध्यम से संचित मानकीकृत डेटासेट लाता है - इस प्रकार का क्यूरेटेड, अनुदैर्ध्य जैविक डेटा जिसे कोई भी प्रयोगशाला या कंपनी पुन: उत्पन्न नहीं कर सकती है। बायोहब, तकनीकी परोपकार द्वारा समर्थित अनुसंधान संगठन, एकीकृत केंद्र के रूप में कार्य करता है जो इन स्रोतों को उन प्रारूपों में सामान्यीकृत करेगा जिन पर एआई मॉडल वास्तव में प्रशिक्षण ले सकते हैं।

'वर्चुअल सेल' ग्रैंड चैलेंज

पहल का घोषित लक्ष्य वैज्ञानिकों के लिए प्रयोगों को डिजिटल रूप से चलाना संभव बनाना है: पिपेट को छूने से पहले यह अनुमान लगाना कि कोई कोशिका किसी दवा, आनुवंशिक गड़बड़ी या रोग की स्थिति पर कैसे प्रतिक्रिया करती है।

बायोहब के विज्ञान प्रमुख एलेक्स रिव्स ने घोषणा में कहा, "जीव विज्ञान का एक सटीक पूर्वानुमानित मॉडल वैज्ञानिकों को डिजिटल रूप से प्रयोग करने में सक्षम बनाकर नाटकीय रूप से वैज्ञानिक खोज में तेजी ला सकता है।" "इससे मिलने वाली अंतर्दृष्टि बीमारी की कहीं अधिक व्यापक समझ को उजागर कर सकती है और इलाज के लिए पूरी तरह से नए रास्ते खोल सकती है।"

रिव्स ने कहा, "इस क्षमता के कारण, वर्चुअल सेल का निर्माण विज्ञान के अगले युग के लिए सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक है।" "इसके लिए राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर समन्वित डेटा उत्पादन प्रयासों की आवश्यकता होगी, यही कारण है कि ये भागीदार एक साथ आ रहे हैं।"

डेटा ही क्यों बाधा नहीं है, सिर्फ मॉडल ही नहीं

जीव विज्ञान में एआई ने ऐतिहासिक परिणाम दिए हैं - डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड परिवार ने प्रदर्शित किया कि तंत्रिका नेटवर्क प्रयोगात्मक सटीकता के साथ प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं - लेकिन उन प्रणालियों को दशकों के क्यूरेटेड सार्वजनिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। सीमांत समस्याओं, यह अनुमान लगाने से लेकर कि संपूर्ण कोशिकाएँ हस्तक्षेप के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करती हैं से लेकर सेलुलर इंटरैक्शन के मॉडलिंग तक, डेटा की आवश्यकता होती है जो अभी तक एआई-तैयार रूप में मौजूद नहीं है।

पहल का लक्ष्य यही अंतर है। एक और मॉडल जारी करने के बजाय, साझेदार विज्ञान के अस्वाभाविक बुनियादी ढांचे को वित्तपोषित कर रहे हैं: सेल प्रतिक्रिया डेटा को अब तक अध्ययन किए गए सेल से कहीं अधिक प्रकार और स्थितियों में हस्तक्षेप के लिए विस्तारित करना, कोशिकाओं और उनके इंटरैक्शन को बड़े पैमाने पर, गति और सटीकता से अध्ययन करने के लिए प्रौद्योगिकियों का निर्माण और सत्यापन करना, और साझा रिपॉजिटरी को इकट्ठा करना जो बाहरी प्रयोगशालाएं वास्तव में उपयोग कर सकती हैं।

विस्तार का एक रक्षात्मक आयाम भी है। हैकर न्यूज़ पर, जहां घोषणा ने महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया, टिप्पणीकारों ने ओपन-डेटा प्रतिबद्धता की तुलना वर्तमान अमेरिकी प्रशासन द्वारा सरकारी सर्वर से पहले के सार्वजनिक अनुसंधान डेटासेट को हटाने के साथ की - सीमा पर खुले विज्ञान और अन्य जगहों पर छंटनी के बीच एक तनाव।

ड्रग डिस्कवरी में एआई के लिए इसका क्या मतलब है

फार्मास्युटिकल और बायोटेक उद्योग के लिए, संदेश यह है कि मूलभूत डेटा एक साझा सार्वजनिक उपयोगिता बन रहा है। आइसोमोर्फिक लैब्स, अल्फाबेट की दवा डिजाइन कंपनी, और मेटा - जिसका अपना मौलिक एआई अनुसंधान और प्रोटीन-संरचना कार्य है - दोनों शर्त लगा रहे हैं कि बेहतर साझा डेटा उनके स्वयं के मॉडल सहित सभी के मॉडल को गति देगा।

यदि पहल सफल होती है, तो निकट अवधि के डिलिवरेबल्स को सेल-प्रतिक्रिया डेटासेट का विस्तार किया जाएगा जिसमें बहुत अधिक सेल प्रकार और स्थितियां शामिल होंगी, साथ ही मान्य माप तकनीक भी होगी जो परिकल्पना से उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा तक का रास्ता छोटा कर देगी। दीर्घकालिक पुरस्कार एक अनुकरण है जो पहले वेट-लैब प्रयोग से पहले डिजिटल रूप से दवा उम्मीदवारों का परीक्षण करने के लिए पर्याप्त है।

वैज्ञानिक समुदाय को भाग लेने के लिए स्पष्ट रूप से आमंत्रित किया जा रहा है: बायोहब की घोषणा "विश्वव्यापी वैज्ञानिक समुदाय" को परियोजना में शामिल होने के लिए एक खुले आह्वान के साथ समाप्त होती है।

मशीन लर्निंग कैसे जीवन विज्ञान को नया आकार दे रही है, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए एआई बज़ वायर का एआई शोध कवरेज देखें।

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