Evo 2 是一個強(qiáng)大的新型 AI 模型，它基于亞馬遜云科技（AWS）上的 NVIDIADGX Cloud 構(gòu)建而成，能夠幫助用戶深入了解不同物種的 DNA、RNA 和蛋白質(zhì)。

世界各地的科學(xué)家現(xiàn)在都可以訪問 Evo 2，Evo 2 是一個功能強(qiáng)大的新型基礎(chǔ)模型，能夠理解所有生命領(lǐng)域的遺傳密碼。Evo 2 由非營利性生物醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu) Arc 研究所和斯坦福大學(xué)聯(lián)合在NVIDIA DGX Cloud平臺上構(gòu)建，是目前向公眾開放的最大基因組數(shù)據(jù) AI 模型。

Evo 2 在一個由近 9 萬億個核苷酸（DNA 和 RNA 的組成單位）組成的龐大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練而成，可用于生物分子研究應(yīng)用，包括根據(jù)基因序列預(yù)測蛋白質(zhì)的形態(tài)和功能、識別用于醫(yī)療和工業(yè)應(yīng)用的新型分子、以及評估基因突變?nèi)绾斡绊戇@些分子的功能。

Arc 研究所聯(lián)合創(chuàng)始人兼核心研究員、加州大學(xué)伯克利分校生物工程助理教授 Patrick Hsu 表示：“Evo 2 是基因組學(xué)的一座重要里程碑。通過增進(jìn)對這些生命基本組成單位的了解，我們可以在醫(yī)療和環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域探索目前難以想象的解決方案。”

借助適用于 Evo 2 的NVIDIANIM微服務(wù)，用戶能夠生成各種生物序列并通過設(shè)置調(diào)整模型參數(shù)。想要在其專有數(shù)據(jù)集上微調(diào) Evo 2 的開發(fā)者，可以通過開源NVIDIA BioNeMo框架（一個適用于生物分子研究的加速計算工具集）下載該模型。

斯坦福大學(xué)化學(xué)工程助理教授、迪特爾-施瓦茨基金會斯坦福數(shù)據(jù)科學(xué)系研究員、Arc 研究所創(chuàng)新研究員 Brian Hie 表示：“長期以來，設(shè)計新的生物學(xué)模型既費(fèi)時費(fèi)力，又充滿不確定性。借助 Evo 2，研究人員能夠更便捷地進(jìn)行復(fù)雜生物系統(tǒng)的設(shè)計，取得突破的時間也大大縮短?！?/p>

助力復(fù)雜的科學(xué)研究

Arc 研究所創(chuàng)立于 2021年，創(chuàng)立之初，其創(chuàng)始捐贈者共出資 6.5 億美元。該研究所為科學(xué)家提供多年期資助，使他們能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新研究而不必?fù)?dān)心費(fèi)用申請，以此助力研究人員攻克長期科學(xué)難題。

其核心研究人員可獲得最先進(jìn)的實(shí)驗室場地，以及為期八年且可續(xù)簽的資金支持。與此同時，研究人員還可以在該研究所的合作大學(xué)之一擔(dān)任教職，這些合作大學(xué)包括斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校和加州大學(xué)舊金山分校。

憑借頂尖的研究環(huán)境以及 NVIDIA 的加速計算專業(yè)技術(shù)和資源，Arc 研究所的研究人員能夠開展更加復(fù)雜的項目，分析更龐大的數(shù)據(jù)集并更快取得成果。該研究所的科學(xué)家正致力于癌癥、免疫功能障礙、神經(jīng)變性等疾病領(lǐng)域的研究。

NVIDIA 通過 AWS 上的 NVIDIA DGX Cloud 向科學(xué)家提供了 2000 顆NVIDIA GPU，加速了 Evo 2 項目的落地。DGX Cloud 開通了對大型計算集群的短期訪問路徑，使研究人員能夠靈活開展創(chuàng)新。這個全托管式 AI 平臺包含 NVIDIA BioNeMo，以 NVIDIA NIM 微服務(wù)和NVIDIA BioNeMo Blueprint的形式提供各種優(yōu)化軟件。

NVIDIA 研究人員和工程師還在 AI 擴(kuò)展和優(yōu)化方面開展了密切合作。

在生物分子科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

Evo 2 能夠深入分析 DNA、RNA 和蛋白質(zhì)。該模型基于植物、動物和細(xì)菌等生命領(lǐng)域的眾多物種數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，可應(yīng)用于醫(yī)療、農(nóng)業(yè)生物技術(shù)、材料科學(xué)等科學(xué)領(lǐng)域。

Evo 2 所使用的新型模型架構(gòu)可處理冗長的遺傳信息序列，最多可達(dá)到 100 萬個 token。這種對基因組更全面的觀察視角，能夠幫助科學(xué)家們深入理解生物體遺傳密碼中相距較遠(yuǎn)部分之間的聯(lián)系，以及細(xì)胞功能、基因表達(dá)和疾病的機(jī)制。

Hsu 表示：“一個人類基因就包含數(shù)千個核苷酸，所以要讓 AI 模型分析如此復(fù)雜的生物系統(tǒng)如何運(yùn)作，每次能夠處理的基因序列信息越多越好。”

在醫(yī)療和藥物研發(fā)領(lǐng)域，Evo 2 可以幫助研究人員了解哪些基因變異與特定疾病有關(guān)，并設(shè)計出能夠精準(zhǔn)靶向這些區(qū)域治療疾病的新型分子。例如斯坦福大學(xué)和 Arc 研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)，在 BRCA1（一種與乳腺癌有關(guān)的基因）檢測中，Evo 2 能夠預(yù)測以前未識別的突變是否會影響基因功能，并且準(zhǔn)確率能達(dá)到 90%。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，該模型可深入解析植物生物學(xué)，并幫助科學(xué)家開發(fā)出更能抵御氣候變化或營養(yǎng)更豐富的農(nóng)作物品種，以此助力解決全球糧食短缺問題。在其他科學(xué)領(lǐng)域，Evo 2 可用于設(shè)計生物燃料，或者改造能分解石油或塑料的蛋白質(zhì)。

Arc 研究所首席技術(shù)官 Dave Burke 表示：“部署像 Evo 2 這樣的模型，就如同將一臺功能強(qiáng)大的新型望遠(yuǎn)鏡送往宇宙最遙遠(yuǎn)的地方。雖然我們知道前方有無數(shù)的奧秘等待著我們?nèi)ヌ剿?，但我們不知道會發(fā)現(xiàn)什么?！?/p>