Biohub ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੱਠਜੋੜ, ਯੂਐਸ ਦੇ ਊਰਜਾ ਵਿਭਾਗ ਅਤੇ ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਹੈਲਥ ਨੇ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ $ 1.8 ਬਿਲੀਅਨ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ - ਜਿਸ ਨੂੰ ਖੋਜਕਰਤਾ "ਵਰਚੁਅਲ ਸੈੱਲ" ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਰੈੱਡਵੁੱਡ ਸਿਟੀ, ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਵਿੱਚ ਬੁੱਧਵਾਰ ਨੂੰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਘੋਸ਼ਣਾ, ਸੰਘੀ ਏਜੰਸੀਆਂ, ਪਰਉਪਕਾਰੀ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ Biohub ਅੱਜ ਤੱਕ AI-ਤਿਆਰ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ ਵਜੋਂ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

ਕੌਣ ਕਿਸ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

$1.8 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਅੰਕੜਾ ਕਈ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਪੈਸੇ, ਡੇਟਾ, ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਮਾਪ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ:

  • Biohub ਆਪਣੀ ਸਥਾਪਨਾ $500 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨਾਲ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਐਂਕਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ, $400 ਮਿਲੀਅਨ ਨਵੀਆਂ ਮਾਪ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਕ੍ਰਾਇਓ-ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨ ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਜੋ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨੇੜੇ-ਪਰਮਾਣੂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉੱਨਤ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਗਤੀ 'ਤੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ।
  • ਊਰਜਾ ਵਿਭਾਗ ਆਪਣੇ ਦਫ਼ਤਰ ਆਫ਼ ਸਾਇੰਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮਾਪ, ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ $500 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੇਗਾ।
  • NIH ਪੂਰਵ ਸੰਘੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ $500 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ, ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰੇਗਾ, Biohub ਏਜੰਸੀ ਦੇ ਨਾਲ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।
  • Google DeepMind, Isomorphic Labs ਅਤੇ Meta ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਇਨੀਸ਼ੀਏਟਿਵ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਯਤਨ - ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਅਪ੍ਰੈਲ 2026 ਵਿੱਚ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਵਿੱਚ $300 ਮਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - ਜੋ ਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਵਿਸਤਾਰ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਨਤੀਜਾ ਗਲੋਬਲ ਰਿਸਰਚ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੰਦ ਮਲਕੀਅਤ ਡੇਟਾਸੈਟ।

ਇੱਕ ਵਿਸਤਾਰ, ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਹੀਂ

ਅੱਜ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਰਚੁਅਲ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਇਨੀਸ਼ੀਏਟਿਵ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਅਤੇ ਮਾਪਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਅਪਰੈਲ 2026 ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਤਾਲਮੇਲ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਅਪ੍ਰੈਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਢਾਂਚਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ; ਨਵੀਆਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਫੈਡਰਲ ਪੈਸੇ, ਫੈਡਰਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸੈਕਟਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾਲ ਭਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕਿਰਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਵੰਡ। DOE ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਯੰਤਰ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। NIH ਸੰਘੀ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਖੋਜ ਦੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ — ਕਿਉਰੇਟਿਡ, ਲੰਬਕਾਰੀ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਲੈਬ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੁਬਾਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ। Biohub, ਤਕਨੀਕੀ ਪਰਉਪਕਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਬ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਕਰੇਗੀ ਜੋ AI ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

'ਵਰਚੁਅਲ ਸੈੱਲ' ਗ੍ਰੈਂਡ ਚੈਲੇਂਜ

ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਟੀਚਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ: ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਇੱਕ ਪਾਈਪੇਟ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਡਰੱਗ, ਇੱਕ ਜੈਨੇਟਿਕ ਗੜਬੜ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬਾਇਓਹਬ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮੁਖੀ ਐਲੇਕਸ ਰਿਵਜ਼ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, "ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਵਿਗਿਆਨਕਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।" "ਇਸ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਝ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਰਸਤੇ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ."

"ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਸੈੱਲ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਅਗਲੇ ਯੁੱਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ," ਰਿਵਜ਼ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ। "ਇਸ ਨੂੰ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇਹ ਭਾਈਵਾਲ ਇਕੱਠੇ ਆ ਰਹੇ ਹਨ."

ਡੇਟਾ, ਸਿਰਫ ਮਾਡਲਾਂ ਹੀ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ, ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ

ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ AI ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ — ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਅਲਫਾਫੋਲਡ ਪਰਿਵਾਰ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੇ ਕਿਉਰੇਟ ਕੀਤੇ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਫਰੰਟੀਅਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਿ ਸੈਲੂਲਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੇ ਸੈੱਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਪ੍ਰਤੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਤੱਕ AI-ਤਿਆਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹ ਪਾੜਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਭਾਈਵਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਫੰਡਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ: ਸੈੱਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਤੱਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲਈ, ਸੈੱਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਡ ਕੈਨਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੈਬ ਦੇ ਬਾਹਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।

ਵਿਸਥਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਪਹਿਲੂ ਵੀ ਹੈ। ਹੈਕਰ ਨਿਊਜ਼ 'ਤੇ, ਜਿੱਥੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ, ਟਿੱਪਣੀਕਾਰਾਂ ਨੇ ਮੌਜੂਦਾ ਯੂਐਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੁਆਰਾ ਸਰਕਾਰੀ ਸਰਵਰਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਨਤਕ ਖੋਜ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ ਓਪਨ-ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ ਦੇ ਉਲਟ - ਸਰਹੱਦ 'ਤੇ ਖੁੱਲੇ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਛਾਂਟੀ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ।

ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ

ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਅਤੇ ਬਾਇਓਟੈਕ ਉਦਯੋਗ ਲਈ, ਸੰਦੇਸ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਜਨਤਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਈਸੋਮੋਰਫਿਕ ਲੈਬਜ਼, ਅਲਫਾਬੇਟ ਦੀ ਡਰੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੰਪਨੀ, ਅਤੇ ਮੈਟਾ - ਜਿਸਦਾ ਆਪਣਾ ਬੁਨਿਆਦੀ AI ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੀਨ-ਢਾਂਚਾ ਕੰਮ ਹੈ - ਦੋਵੇਂ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਸਾਂਝਾ ਡੇਟਾ ਹਰੇਕ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸਮੇਤ।

ਜੇਕਰ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਸੈੱਲ-ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੈੱਲ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਾਪ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜੋ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇਨਾਮ ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲੇ ਵੈਟ-ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਰੱਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਈਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ ਹੈ।

ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਭਾਗ ਲੈਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਬਾਇਓਹਬ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਲਈ "ਵਿਸ਼ਵ-ਵਿਆਪੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ" ਲਈ ਇੱਕ ਖੁੱਲੀ ਕਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਬੰਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੀਵਨ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, AI Buzz Wire ਦਾ AI ਖੋਜ ਕਵਰੇਜ ਦੇਖੋ।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →