KI und die schwierigen Probleme der Welt ─ Bioengineering & synthetische Biologie
Von KI vorangebrachte Wissenschaft und Gelehrsamkeit, nach Disziplin
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KI-Agenten in der biologischen Realität verankern: Bausteine für autonome Nasslabore
Originaltitel: Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs
Moderne KI-Modelle der Spitzenklasse können nicht zuverlässig über 3D-Geometrie und den physischen Zustand im Labor schlussfolgern, was die Automatisierung von Pipettierrobotern erschwert. Google Research hat KI-Agenten in der physischen Laborrobotik verankert, sodass sie schnelle geschlossene Zyklen des molekularen Designs durchführen können. Die Agenten entdeckten Proteinbinder mit einstellig nanomolarer Affinität für Krebsziele.
Wie Claude die biomolekulare Modellierung voranbringt
Originaltitel: How Claude is uplifting biomolecular modeling
Open-Source-Modelle, mit denen Wissenschaftler Biomoleküle vorhersagen und entwerfen, waren langsam und speicherhungrig. Innerhalb von Claude Science optimierte Claude in knapp vier Wochen mehr als 30 dieser Modelle und beschleunigte sie im Durchschnitt um etwa das 4-Fache. Außerdem entwickelte es einen speicherarmen Modus, der die genaue Vorhersage von Systemen mit mehr als 10.000 Token auf einem einzelnen NVIDIA-GPU-Knoten ermöglicht, und der optimierte Code wird als Open Source veröffentlicht.