NVIDIA ने सामान्य-उद्देश्य वाले AI एजेंटों को विशेष वैज्ञानिक अनुसंधान सहायकों में बदलने के लिए डिज़ाइन किए गए टूलकिट का अनावरण किया है। कंपनी ने NVIDIA BioNeMo एजेंट टूलकिट की घोषणा की, जो डोमेन-विशिष्ट टूल और कौशल का एक संग्रह है, जिसे NVIDIA "एजेंटिक लाइफ साइंसेज युग" कहता है। NVIDIA ने इस सप्ताह अपनी घोषणा में कहा, किसी एकल फ्रंटियर मॉडल से जीव विज्ञान की समस्या के बारे में तर्क करने के लिए कहने के बजाय, टूलकिट एजेंटों को एक तैयार वैज्ञानिक टूलबॉक्स देता है - जो उन्हें सबूत इकट्ठा करने, कम्प्यूटेशनल प्रयोग चलाने, निष्कर्षों पर तर्क करने और अगले कदमों की सिफारिश करने की अनुमति देता है। यह एआई उद्योग के चैट इंटरफेस से स्वायत्त अनुसंधान वर्कफ़्लो की ओर बढ़ने के अधिक ठोस उदाहरणों में से एक है।
जीवन-विज्ञान पुस्तकालयों का एक दशक, एजेंटों के लिए पुनः पैक किया गया
टूलकिट एक दशक से अधिक मूल्य के NVIDIA के जीवन-विज्ञान पुस्तकालयों, उपकरणों और खुले मॉडलों को एक एकल, एजेंट-कॉल करने योग्य ढांचे में बंडल करता है। इसे NVIDIA BioNeMo के शीर्ष पर बनाया गया है और यह कंपनी के त्वरित-कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के साथ-साथ NVIDIA NIM माइक्रोसर्विसेज, NVIDIA पैराब्रिक्स, NVIDIA NeMo और NVIDIA Nemotron प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित है। NVIDIA ने कहा, लक्ष्य "एजेंटिक जीवन विज्ञान के लिए एक खुली और विश्वसनीय नींव" प्रदान करना है।
कंपनी के अनुसार, टूलकिट मिनटों में एक सामान्य प्रयोजन एजेंट को जीवन-विज्ञान एजेंट में बदल सकता है। यह उन कार्यों के लिए एजेंट-कॉल करने योग्य कौशल के एक सेट को उजागर करके काम करता है जो जीवविज्ञानी वास्तव में करते हैं: प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी, आणविक डॉकिंग, जनरेटिव रसायन विज्ञान, जीनोमिक विश्लेषण, प्रोटीन डिजाइन और बायोमार्कर खोज। कोई भी एजेंट या एआई प्लेटफ़ॉर्म - सामान्य प्रयोजन सहायक से लेकर विशेष वैज्ञानिक एजेंट या इन-हाउस बायोफार्मा सिस्टम तक - ज्ञान को संश्लेषित करने, मॉडल कॉल करने, परिणामों का मूल्यांकन करने और अगले कार्यों को निष्पादित करने के लिए उन कौशल का उपयोग कर सकता है।
एक मॉडल के "दिमाग" के लिए "वैज्ञानिक टूलबॉक्स"
NVIDIA के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने फ्रंटियर मॉडल और नए टूलकिट के बीच संबंध को विशिष्ट रूप से प्रत्यक्ष शब्दों में तैयार किया। उन्होंने कहा, "फ्रंटियर मॉडल दिमाग हैं। बायोनेमो वैज्ञानिक टूलबॉक्स है।" "एक साथ मिलकर, वे एआई एजेंटों को पीएचडी अनुसंधान सहायक के कौशल और एक सुपर कंप्यूटर की गति प्रदान करते हैं। पहली बार, शोधकर्ता एआई एजेंटों का निर्माण कर सकते हैं जो वैज्ञानिक ज्ञान को समझते हैं और उस पर कार्य कर सकते हैं।"
पिच आज के सबसे सक्षम मॉडलों की वास्तविक सीमा को संबोधित करती है। एक सामान्य प्रयोजन एजेंट वैज्ञानिक वर्कफ़्लो को कुशलतापूर्वक नेविगेट करने के लिए संघर्ष कर सकता है क्योंकि उसे तुरंत सही उपकरण, इनपुट, आउटपुट और जैविक अर्थ का अनुमान लगाना होगा। एजेंटों को स्पष्ट, अच्छी तरह से परिभाषित उपकरण देकर, बायोनेमो एजेंट टूलकिट का उद्देश्य उन्हें सही क्षमता को कॉल करने, परिणामों की अधिक सटीक व्याख्या करने और वास्तविक वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि को तेजी से निकालने की सुविधा देना है।
पहले दिन से अपनाना
NVIDIA ने कहा कि 50 से अधिक कंपनियां पहले से ही वैज्ञानिक खोज को आगे बढ़ाने के लिए टूलकिट का उपयोग कर रही हैं। आर्क इंस्टीट्यूट, ओपन मॉलिक्यूलर सॉफ्टवेयर फाउंडेशन और वाशिंगटन यूनिवर्सिटी के इंस्टीट्यूट फॉर प्रोटीन डिजाइन (आईपीडी) सहित ओपन-मॉडल और अनुसंधान संगठन फ्रंटियर मॉडल को आगे बढ़ाने और एजेंट-तैयार वर्कफ़्लो के माध्यम से उन्हें अधिक सुलभ बनाने के लिए एनवीआईडीआईए के साथ सहयोग कर रहे हैं।
वाशिंगटन विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ मेडिसिन में जैव रसायन के प्रोफेसर और प्रोटीन डिजाइन संस्थान के निदेशक डेविड बेकर ने पहुंच के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने कहा, "प्रोटीन डिज़ाइन के लिए हमने जो भी उपकरण बनाया है, वह उतना ही शक्तिशाली है जितना वैज्ञानिक इसे कुशलता से एक्सेस कर सकते हैं," उन्होंने कहा, "विज्ञान में अगली छलांग किसी एकल सफल मॉडल से नहीं बल्कि उन प्रणालियों से आएगी जो शक्तिशाली उपकरण सीधे शोधकर्ताओं के हाथों में देते हैं।" बेकर को कम्प्यूटेशनल प्रोटीन डिज़ाइन पर उनके काम के लिए रसायन विज्ञान में 2024 का नोबेल पुरस्कार साझा किया गया।
बढ़ते एजेंट स्टैक पर निर्मित
टूलकिट NVIDIA के व्यापक एजेंटिक प्रौद्योगिकी पोर्टफोलियो में सबसे ऊपर है। NVIDIA अपनी लाइब्रेरी, मॉडल और फ्रेमवर्क को एजेंट-कॉल करने योग्य टूल में बदलकर संपूर्ण बायोनेमो प्लेटफॉर्म को अनुकूलित कर रहा है। इसमें रीजनिंग फाउंडेशन के लिए NVIDIA Nemotron ओपन मॉडल का उपयोग करना, सुदृढीकरण सीखने के लिए NVIDIA NeMo RL लाइब्रेरी और सुरक्षित, निजी एजेंटों के लिए NVIDIA NemoClaw ब्लूप्रिंट का उपयोग करना शामिल है जो कार्यों में तर्क कर सकते हैं, टूल को कॉल कर सकते हैं और डेटा के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। NVIDIA NIM माइक्रोसर्विसेज एजेंटों को मॉडल कॉल करने और कार्य करने में मदद करती है, जबकि NVIDIA OpenShell रनटाइम एक नियंत्रित निष्पादन योग्य वातावरण प्रदान करता है।
यह क्यों मायने रखती है
जीवन विज्ञान दुनिया की सबसे परिणामी वैज्ञानिक सीमाओं में से एक है। NVIDIA ने लगभग $3.8 ट्रिलियन के वैश्विक वैज्ञानिक अनुसंधान एवं विकास खर्च और $300 बिलियन के करीब वार्षिक फार्मास्युटिकल बजट का हवाला दिया। कंपनी का तर्क है कि एजेंटिक वर्कफ़्लो उद्योग को तेज़ी से आगे बढ़ने, लागत कम करने और दवा की खोज और विकास में सफलता की संभावना बढ़ाने में मदद कर सकता है।
यह रिलीज़ इस बात में एक रणनीतिक बदलाव का भी प्रतीक है कि एआई को वैज्ञानिकों तक कैसे पहुंचाया जाता है: एक अखंड मॉडल के रूप में नहीं, बल्कि विशेष, कॉल करने योग्य उपकरणों की एक समन्वित प्रणाली के रूप में, जिसे एक एजेंट व्यवस्थित कर सकता है। यदि दृष्टिकोण आगे बढ़ता है, तो [नवीनतम एआई विकास] (https://aibuzzwire.news) सुझाव देता है कि भविष्य की प्रयोगशाला को एक एकल सर्वज्ञ सहायक द्वारा कम और मानव शोधकर्ताओं के साथ काम करने वाले उपकरण-संचालित एजेंटों की एक टीम द्वारा अधिक चलाया जा सकता है।
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