AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো ─ বায়োইঞ্জিনিয়ারিং ও সিন্থেটিক জীববিজ্ঞান
AI দ্বারা এগিয়ে চলা বিজ্ঞান ও পাণ্ডিত্য, শাখা অনুযায়ী
RSS ফিড · 2 আইটেম
AI এজেন্টদের জৈবিক বাস্তবতায় ভিত্তি দেওয়া: স্বয়ংক্রিয় ওয়েট ল্যাবের জন্য বিল্ডিং ব্লক
মূল শিরোনাম: Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs
অগ্রগামী AI মডেলগুলো ত্রিমাত্রিক জ্যামিতি ও পরীক্ষাগারের বাস্তব অবস্থা নিয়ে নির্ভরযোগ্যভাবে যুক্তি করতে পারে না, যার ফলে তরল-হ্যান্ডলিং রোবট স্বয়ংক্রিয় করা কঠিন হয়। Google Research AI এজেন্টদের বাস্তব পরীক্ষাগার রোবটিক্সের সঙ্গে সংযুক্ত করেছে, যাতে তারা দ্রুত ক্লোজড-লুপ আণবিক নকশা চক্র চালাতে পারে। এজেন্টরা ক্যানসার লক্ষ্যের জন্য এক অঙ্কের ন্যানোমোলার আসক্তিসম্পন্ন প্রোটিন বাইন্ডার আবিষ্কার করেছে।
Claude কীভাবে জৈব-আণবিক মডেলিংকে এগিয়ে নিচ্ছে
মূল শিরোনাম: How Claude is uplifting biomolecular modeling
বিজ্ঞানীরা জৈব অণুর পূর্বাভাস ও নকশার জন্য যে ওপেন-সোর্স মডেল ব্যবহার করেন, সেগুলো ধীর এবং প্রচুর মেমরি-নির্ভর ছিল। Claude Science-এর মধ্যে কাজ করে Claude মাত্র চার সপ্তাহের কিছু কম সময়ে এরকম ৩০টির বেশি মডেল অপটিমাইজ করেছে, যার ফলে গড়ে প্রায় ৪ গুণ দ্রুত হয়েছে। এটি একটি লো-মেমরি মোডও তৈরি করেছে, যা একটি একক NVIDIA GPU নোডে ১০,০০০ টোকেনের বেশি আকারের সিস্টেমের নির্ভুল পূর্বাভাস সম্ভব করে, এবং অপটিমাইজ করা কোড ওপেন-সোর্স করা হচ্ছে।