Biohub، امریکی محکمہ توانائی اور نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف ہیلتھ کی قیادت میں اتحاد نے حیاتیات کے پیشن گوئی کرنے والے AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے درکار ڈیٹا پیدا کرنے اور کھلے عام شیئر کرنے کے لیے 1.8 بلین ڈالر کے عزم کا اعلان کیا - جسے محققین "ورچوئل سیل" کا تعاقب کہتے ہیں۔

بدھ کو ریڈ ووڈ سٹی، کیلیفورنیا میں کیا گیا اعلان، وفاقی ایجنسیوں، انسان دوستی اور دنیا کی تین ممتاز ترین AI تنظیموں کو اکٹھا کرتا ہے جس میں Biohub نے آج تک AI کے لیے تیار حیاتیاتی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے سب سے بڑے مربوط عزم کے طور پر بیان کیا ہے۔ For more context on this story, see our ongoing AI news.

کون کس چیز کی ادائیگی کر رہا ہے۔

$1.8 بلین کا اعداد و شمار کئی شراکت داروں کی رقم، ڈیٹا، حساب اور نئی پیمائشی ٹیکنالوجی کو یکجا کرتا ہے:

  • Biohub اپنے بانی $500 ملین کے عزم کے ساتھ کوشش کو اینکر کرتا ہے۔ اس میں سے، $400 ملین پیمائش کی نئی ٹیکنالوجیز کی حمایت کرتا ہے جو اس کو وسعت دیتی ہے کہ ماہر حیاتیات اصل میں کس چیز کا مشاہدہ کر سکتے ہیں: کرائیو الیکٹران ٹوموگرافی، جو سیل کے اندر قریب جوہری تفصیلات کو حل کرتی ہے، اس کے ساتھ ساتھ جدید مائکروسکوپی کے ساتھ خلیات کی تصویر بنانے کے لیے اس پیمانے اور رفتار پر ڈیزائن کیا گیا ہے کہ موجودہ لیبارٹری ورک فلو تک رسائی نہیں کر سکتے۔
  • محکمہ توانائی اپنے آفس آف سائنس کے ذریعے لیبارٹری کی پیمائش، ماڈلنگ اور کمپیوٹیشن میں پانچ سالوں میں $500 ملین سے زیادہ کی سرمایہ کاری کرے گا۔
  • NIH ڈیٹاسیٹس، ریپوزٹریز اور نالج بیسز کے تعاون کو مربوط کرے گا جو کہ سابقہ ​​وفاقی سرمایہ کاری میں $500 ملین سے زیادہ کے ذریعے تیار کیا گیا ہے، Biohub ایجنسی کے ساتھ مل کر AI ماڈل ٹریننگ کے لیے ان ڈیٹاسیٹس کو معیاری بنانے کے لیے کام کرے گا۔
  • گوگل ڈیپ مائنڈ، آئسومورفک لیبز اور میٹا ورچوئل بائیولوجی انیشی ایٹو میں اجتماعی طور پر $300 ملین کی سرمایہ کاری کر رہے ہیں، بین الاقوامی کوشش - جس کا اعلان پہلی بار اپریل 2026 میں کیا گیا تھا - جو آج کی توسیع کو باقاعدہ بناتا ہے۔

نتیجہ عالمی ریسرچ کمیونٹی کے لیے ایک کھلا وسیلہ ہوگا، نہ کہ کسی ایک کمپنی کے اندر بند ملکیتی ڈیٹاسیٹ۔

ایک توسیع، آغاز نہیں۔

آج کا اعلان ورچوئل بائیولوجی انیشی ایٹو کو باضابطہ بناتا ہے اور اسکیل کرتا ہے، جس کا اعلان پہلی بار اپریل 2026 میں اداروں اور سائنسی شعبوں میں ڈیٹا جنریشن کو مربوط کرنے کے مینڈیٹ کے ساتھ کیا گیا تھا۔ اپریل کے آغاز نے فریم ورک قائم کیا۔ نئے وعدے اسے وفاقی رقم، وفاقی ڈیٹا اور نجی شعبے کی سرمایہ کاری سے بھر دیتے ہیں۔

مزدوری کے معاملات کی تقسیم۔ DOE عالمی معیار کی کمپیوٹنگ کی صلاحیت اور قومی لیبارٹری کے آلات لاتا ہے۔ NIH کئی دہائیوں کی وفاقی مالی اعانت سے چلنے والی تحقیق کے ذریعے جمع کیے گئے معیاری ڈیٹاسیٹس لاتا ہے — اس قسم کا کیوریٹڈ، طول بلد حیاتیاتی ڈیٹا جسے کوئی ایک لیب یا کمپنی دوبارہ تخلیق نہیں کر سکتی ہے۔ Biohub، تحقیقی تنظیم جسے ٹیک انسان دوستی کی حمایت حاصل ہے، انٹیگریٹنگ ہب کے طور پر کام کرتی ہے جو ان ذرائع کو ان فارمیٹس میں معمول پر لائے گی جن پر AI ماڈلز درحقیقت تربیت دے سکتے ہیں۔

'ورچوئل سیل' گرینڈ چیلنج

اس پہل کا بیان کردہ مقصد سائنس دانوں کے لیے ڈیجیٹل طور پر تجربات کو چلانا ممکن بنانا ہے: یہ اندازہ لگانا کہ ایک خلیہ کسی دوا، جینیاتی انتشار یا کسی بیماری کی حالت پر پپیٹ کو چھونے سے پہلے کیسے ردعمل ظاہر کرتا ہے۔

بائیو ہب کے سائنس کے سربراہ الیکس ریوز نے اعلان میں کہا، "حیاتیات کا ایک درست پیشن گوئی کرنے والا ماڈل سائنس دانوں کو ڈیجیٹل طور پر تجربات کرنے کے قابل بنا کر سائنسی دریافت کو ڈرامائی طور پر تیز کر سکتا ہے۔" "اس سے حاصل ہونے والی بصیرت بیماری کے بارے میں بہت زیادہ تفہیم کو کھول سکتی ہے اور علاج کے لئے بالکل نئے راستے کھول سکتی ہے۔"

"اس صلاحیت کی وجہ سے، ایک مجازی سیل کی تخلیق سائنس کے اگلے دور کے لیے سب سے اہم چیلنجوں میں سے ایک ہے،" ریوس نے مزید کہا۔ "اس کے لیے قومی اور بین الاقوامی سطح پر ڈیٹا بنانے کی مربوط کوششوں کی ضرورت ہوگی، یہی وجہ ہے کہ یہ شراکت دار اکٹھے ہو رہے ہیں۔"

کیوں ڈیٹا، صرف ماڈلز ہی نہیں، رکاوٹ ہے۔

حیاتیات میں AI نے تاریخی نتائج پیدا کیے ہیں - ڈیپ مائنڈ کے الفا فولڈ خاندان نے یہ ظاہر کیا کہ اعصابی نیٹ ورک تجرباتی درستگی کے ساتھ پروٹین کے ڈھانچے کی پیش گوئی کر سکتے ہیں - لیکن ان نظاموں کو کئی دہائیوں کے کیوریٹڈ عوامی ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی۔ فرنٹیئر مسائل، یہ پیشین گوئی کرنے سے لے کر کہ سیلولر تعاملات کو ماڈلنگ کرنے تک پورے خلیے مداخلتوں کا کیا جواب دیتے ہیں، اس ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے جو ابھی تک AI کے لیے تیار شکل میں موجود نہیں ہے۔

یہ وہ خلا ہے جو پہل کے اہداف کا ہے۔ کسی اور ماڈل کو جاری کرنے کے بجائے، شراکت دار سائنس کے غیر مہذب انفراسٹرکچر کے لیے فنڈز فراہم کر رہے ہیں: سیل کے ردعمل کے اعداد و شمار کو اب تک مطالعہ کرنے سے کہیں زیادہ سیل اقسام اور حالات میں مداخلتوں کے لیے پھیلانا، سیلز اور ان کے تعاملات کا زیادہ پیمانے پر مطالعہ کرنے کے لیے ٹیکنالوجیز کی تعمیر اور توثیق کرنا، رفتار اور درستگی، اور مشترکہ ذخیرہ خانوں کو جمع کرنا جو دراصل لیب کے باہر استعمال کرتے ہیں۔

توسیع کی ایک دفاعی جہت بھی ہے۔ ہیکر نیوز پر، جہاں اس اعلان نے خاصی توجہ مبذول کروائی، تبصرہ کرنے والوں نے موجودہ امریکی انتظامیہ کی جانب سے سرکاری سرورز سے سابقہ ​​عوامی تحقیقی ڈیٹاسیٹس کو ہٹانے کے ساتھ اوپن-ڈیٹا وابستگی سے متصادم کیا - سرحد پر کھلی سائنس اور دوسری جگہوں پر چھانٹی کے درمیان تناؤ۔

منشیات کی دریافت میں AI کا کیا مطلب ہے۔

فارماسیوٹیکل اور بائیوٹیک انڈسٹری کے لیے پیغام یہ ہے کہ بنیادی ڈیٹا ایک مشترکہ عوامی افادیت بن رہا ہے۔ Isomorphic Labs، Alphabet کی ڈرگ ڈیزائن کمپنی، اور Meta — جس کی اپنی بنیادی AI تحقیق اور پروٹین کے ڈھانچے کا کام ہے — دونوں شرط لگا رہے ہیں کہ بہتر مشترکہ ڈیٹا ہر ایک کے ماڈلز کو تیز کرے گا، بشمول ان کے اپنے۔

اگر یہ پہل کامیاب ہو جاتی ہے، تو قریب ترین ڈیلیوری ایبلز سیل ریسپانس ڈیٹا سیٹس میں توسیع کی جائیں گی جس میں سیل کی زیادہ اقسام اور حالات شامل ہوں گے، نیز درست پیمائش کی ٹیکنالوجی جو مفروضے سے اعلیٰ معیار کے تربیتی ڈیٹا تک کا راستہ مختصر کرتی ہے۔ طویل المدتی انعام ایک ایسا نمونہ ہے جو پہلے گیلے لیب کے تجربے سے پہلے منشیات کے امیدواروں کو ڈیجیٹل طور پر ٹرائی کرنے کے لیے کافی ہے۔

سائنسی برادری کو واضح طور پر شرکت کے لیے مدعو کیا جا رہا ہے: Biohub کا اعلان "دنیا بھر کی سائنسی برادری" کو اس منصوبے میں شامل ہونے کے لیے کھلی کال کے ساتھ بند کر دیا گیا ہے۔

اس بارے میں مزید جاننے کے لیے کہ کس طرح مشین لرننگ لائف سائنسز کو نئی شکل دے رہی ہے، AI Buzz Wire کی AI ریسرچ کوریج دیکھیں۔

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →