OpenAI анонсировала GPT-Rosalind, искусственный интеллект, предназначенный для поддержки научных исследований в области биологии, фармацевтики и трансляционной медицины. GPT-Rosalind нацелена на автоматизацию и ускорение важных этапов исследований, включая анализ литературы, генерацию гипотез и планирование экспериментов. Разработка новых лекарств обычно занимает от 10 до 15 лет, и именно ранние этапы, такие как выбор биологической мишени и дизайн экспериментов, существенно влияют на успех всего процесса.
Современные исследования в биологии усложняются не только особенностями самой науки, но и разрозненностью рабочих процессов. Ученым приходится обрабатывать большие объемы публикаций и данных, а также постоянно обновлять гипотезы. GPT-Rosalind должна объединить эти этапы, помогая находить связи, проверять различные версии и принимать обоснованные решения быстрее.
Модель интегрирована с новым плагином Life Sciences для Codex, который предоставляет доступ к более чем 50 научным инструментам и базам данных. Это позволяет исследователям более эффективно работать с генетическими, биохимическими и клиническими данными. Среди первых пользователей GPT-Rosalind находятся такие организации, как Amgen, Moderna и Thermo Fisher Scientific, которые используют модель для ускорения исследований и оптимизации процессов.
В тестах на публичных бенчмарках GPT-Rosalind продемонстрировала высокие результаты. На BixBench она показала лучшие показатели среди всех моделей с опубликованными результатами, а на LABBench2 превзошла GPT-5.4 в 6 из 11 категорий. По результатам экспериментов по предсказанию и генерации РНК-последовательностей модель показала результаты выше 95% экспертов. Доступ к GPT-Rosalind предоставляется только организациям, соответствующим строгим требованиям по научной деятельности и управлению рисками.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
OpenAI рассматривает GPT-Rosalind как первый шаг к созданию специализированных ИИ-систем для науки. В будущем планируется расширение возможностей модели для работы с более сложными исследовательскими цепочками и углубление сотрудничества с научными организациями. Название модели является данью уважения Розалинд Франклин, чьи исследования сыграли важную роль в открытии структуры ДНК.
Читайте также на Mail Наука, как ИИ нашел скрытые модели поведения у бактерий
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.