Amazon Web Services a creat OpenFold3-preview, un model open-source de predicție a structurii biomoleculare, care poate fi implementat direct din Amazon SageMaker JumpStart, potrivit unei postări din 13 noiembrie pe blogul AWS Machine Learning. Mișcarea plasează una dintre cele mai importante familii de modele ale biologiei computaționale în spatele unui punct final cloud gestionat - și oferă echipelor de cercetare o alternativă cu licență deschisă la sistemele proprietare de predicție a structurii.
OpenFold3 a fost dezvoltat de Consorțiul OpenFold și Laboratorul AlQuraishi de la Universitatea Columbia. La fel ca și alte eforturi de știință deschisă care mențin cele mai recente cercetări AI accesibile tuturor, proiectul publică mult mai mult decât un API neagră: codul și greutățile modelului sunt livrate sub licența Apache 2.0, iar dezvoltatorii au publicat și datele și metodele de antrenament.
Ce poate prezice OpenFold3
OpenFold3 este un model de predicție a structurii atomice. Potrivit AWS, prezice structura comună 3D a unui set de molecule direct din secvențele lor - și nu se limitează la lanțuri de proteine unice. O singură predicție poate plia complexe de proteine cu mai multe lanțuri, ansambluri proteină-acid nucleic și complexe proteină-ligand, care acoperă o mare parte din interacțiunile moleculare care contează în dezvoltarea medicamentelor.
Această capacitate contează, deoarece predicția structurii a devenit în liniște infrastructura de bază pentru descoperirea computațională a medicamentelor. Postarea AWS notează că echipele se bazează acum pe acesta pentru identificarea țintei, ingineria anticorpilor și proteinelor și screening-ul virtual bazat pe structură - lucrul în stadiu incipient care determină ce candidați la medicamente ajung vreodată la un laborator umed.
O licență deschisă este punctul
Licența Apache 2.0 este ceea ce distinge OpenFold3 într-un domeniu aglomerat cu sisteme de frontieră închise. Organizațiile de cercetare și companiile farmaceutice pot inspecta modelul, îl pot ajusta pe date de proprietate și pot construi produse comerciale pe deasupra, în condițiile licenței, a spus AWS. Pentru o industrie în care structurile moleculare și datele de screening sunt secrete comerciale bine păzite, un model ale cărui greutăți și metode de antrenament sunt publicate oferă echipelor un nivel de auditare pe care API-urile închise nu îl pot egala.
AWS descrie OpenFold3-preview ca o previzualizare de cercetare, care merită reținută: aceasta este o implementare timpurie, în evoluție, mai degrabă decât un produs finit. Dar chiar și o distribuție de previzualizare a unui model pliabil deschis, cu atom de atomi, reduce bariera pentru laboratoarele academice care nu pot negocia licențe de întreprindere cu furnizorii de modele proprietare.
De ce rulează pe inferență asincronă
Povestea infrastructurii este la fel de interesantă ca și modelul în sine. Majoritatea modelelor JumpStart – modele de limbaj mari și modele de încorporare printre ele – sunt implementate în punctele finale în timp real care trebuie să returneze un răspuns într-o singură solicitare, limitată la 60 de secunde. Predicția structurii nu se potrivește cu acest tip. Timpul de pliere crește odată cu numărul și lungimea lanțurilor dintr-o interogare, iar proteinele și complexele din lumea reală durează adesea câteva minute pentru a prezice.
Din acest motiv, OpenFold3 pe JumpStart rulează pe SageMaker Asynchronous Inference. AWS evidențiază două proprietăți ale punctelor finale asincrone care se potrivesc sarcinilor de lucru științifice: pun în coadă rafale de solicitări intern, astfel încât un laborator poate trimite un lot mare de secvențe fără a-și construi propria coadă de joburi și pot scala la zero cazuri când coada este goală, ceea ce evită plata timpului inactiv GPU între experimente. Modelul rulează pe instanțe GPU G6, iar AWS avertizează că capacitatea G6 poate fi limitată în unele regiuni - implementările care eșuează cu o eroare InsufficientInstanceCapacity ar trebui să încerce din nou mai târziu sau să aleagă o altă dimensiune acceptată a instanței.
Există, de asemenea, un avertisment de cost inclus în anunț: punctele finale SageMaker sunt facturate pe oră de instanță în timpul rulării, inclusiv în timpul inactiv. Postarea AWS le spune utilizatorilor să urmeze pașii de curățare sau să configureze scalarea la zero pentru a evita taxele neașteptate - sfaturi practice pentru bugetele de cercetare care rareori tolerează facturile surpriză în cloud.
Ce înseamnă pentru știința bazată pe inteligență artificială
Acordul de distribuție este un semnal despre unde converg știința deschisă și infrastructura cloud comercială. Dezvoltatorii OpenFold3 au construit un model conceput pentru a fi inspectat, ajustat și extins; AWS a creat stratul de servire care se ocupă de realitățile operaționale incomode - inferență de mai multe minute, încărcături de lucru în loturi, costuri de inactivitate - care împiedică majoritatea laboratoarelor să se autogăzduiască. Împreună, pun la dispoziția unei echipe de cercetare standard cu un cont în cloud o capacitate care necesita recent o expertiză profundă în inginerie ML.
Peisajul competitiv merită și el urmărit. Modelele de predicție a structurii se află în centrul unei curse înarmărilor pentru descoperirea medicamentelor care include unele dintre cele mai bine finanțate laboratoare de inteligență artificială din lume, iar alternativele deschise schimbă poziția de negociere a tuturor celor de pe piața respectivă. Dacă o companie farmaceutică poate ajusta un model Apache 2.0 pe propriile date în loc să închirieze un sistem închis, economia descoperirii medicamentelor asistate de IA se schimbă semnificativ.
Nimic din toate acestea nu rezolvă avertismentele științifice. Structurile prezise sunt ipoteze de calcul, nu fapte determinate experimental, iar postarea AWS încadrează implementarea ca o previzualizare a cercetării exact din acest motiv. Însă direcția este clară: ecosistemul deschis care a remodelat procesarea limbajului natural ajunge acum în științele moleculare, iar furnizorii de cloud se grăbesc pentru a-l găzdui.
---
Rămâneți înaintea AIObțineți cele mai recente știri, analize și descoperiri despre AI - toate într-un singur loc.
Citește mai multe știri AI →
