Говорят, вся суть биоинформатики — гонять файлы из одного формата в другой. Иными словами, именно рутина съедает основное время ученых. Сегодня данных становится очень много, и банально не хватает рук для их анализа.
Примерно такой ход мыслей побудил Кэсиня Хуана и его коллег из Стэнфорда сделать Biomni — ИИ-агента общего назначения для биомедицины. Препринт опубликовали более года назад, а этим летом вышла статья в Science. Сейчас система развивается в отдельном стартапе Phylo.
Языковые модели мощно эволюционировали, научились рассуждать, но одного интеллекта мало. Чтобы ускорить науку и инновации, еще не доставало единого пространства, где были бы объединены разрозненные рабочие процессы.
Поэтому создатели Biomni с помощью ИИ проанализировали тысячи статей и вытащили оттуда список самых востребованных программ и повторяющихся протоколов в лайфсайенс. Получилось: 105 ключевых пакетов на R, Python, Bash (например, scanpy, salmon), 59 баз данных (gnomAD, PDB, ClinVar) и 150 специализированных тулов (query_pubmed, liftover_coordinates, simulate_metabolic_network_perturbation). Доступ к ним всем налажен в среде, названной Biomni-E1.
А главный деятель в системе — Biomni-A1. Это агент, который находит подходящие инструменты, выстраивает пошаговый план, потом генерирует код, запускает его, оценивает результаты и запускает заново, если надо. Важно, что агент не просто занимается вызовом отдельных функций, он использует код как универсальный интерфейс действий (это называется CodeAct), может добавлять ветвления, циклы, конструировать сложные пайплайны и динамически их адаптировать.
Начать пользоваться Biomni нетрудно, всё похоже на общение с чат-ботом. Формулируете запрос на обычном человеческом языке и прикрепляете свои файлы. Дальше система будет работать автономно и выдаст в конце выводы с красивыми картинками.
Например, с Biomni можно проводить: анализ single-cell и spatial транскриптомных данных, приоритизацию вариантов GWAS, молекулярный докинг, дизайн антител и многое другое. В обыденных задачах он справляется восхитительно, быстро и вполне годен заменить биоинформатика-джуна. Также инструмент может быть полезен мокрым биологам, которые не умеют программировать. Кстати, оценивали Biomni и на Последнем экзамене человечества
Попробовать в веб-интерфейсе: https://biomni.stanford.edu/
Примерно такой ход мыслей побудил Кэсиня Хуана и его коллег из Стэнфорда сделать Biomni — ИИ-агента общего назначения для биомедицины. Препринт опубликовали более года назад, а этим летом вышла статья в Science. Сейчас система развивается в отдельном стартапе Phylo.
Языковые модели мощно эволюционировали, научились рассуждать, но одного интеллекта мало. Чтобы ускорить науку и инновации, еще не доставало единого пространства, где были бы объединены разрозненные рабочие процессы.
Поэтому создатели Biomni с помощью ИИ проанализировали тысячи статей и вытащили оттуда список самых востребованных программ и повторяющихся протоколов в лайфсайенс. Получилось: 105 ключевых пакетов на R, Python, Bash (например, scanpy, salmon), 59 баз данных (gnomAD, PDB, ClinVar) и 150 специализированных тулов (query_pubmed, liftover_coordinates, simulate_metabolic_network_perturbation). Доступ к ним всем налажен в среде, названной Biomni-E1.
А главный деятель в системе — Biomni-A1. Это агент, который находит подходящие инструменты, выстраивает пошаговый план, потом генерирует код, запускает его, оценивает результаты и запускает заново, если надо. Важно, что агент не просто занимается вызовом отдельных функций, он использует код как универсальный интерфейс действий (это называется CodeAct), может добавлять ветвления, циклы, конструировать сложные пайплайны и динамически их адаптировать.
Начать пользоваться Biomni нетрудно, всё похоже на общение с чат-ботом. Формулируете запрос на обычном человеческом языке и прикрепляете свои файлы. Дальше система будет работать автономно и выдаст в конце выводы с красивыми картинками.
Например, с Biomni можно проводить: анализ single-cell и spatial транскриптомных данных, приоритизацию вариантов GWAS, молекулярный докинг, дизайн антител и многое другое. В обыденных задачах он справляется восхитительно, быстро и вполне годен заменить биоинформатика-джуна. Также инструмент может быть полезен мокрым биологам, которые не умеют программировать. Кстати, оценивали Biomni и на Последнем экзамене человечества
Попробовать в веб-интерфейсе: https://biomni.stanford.edu/
