Um die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern, Quantitative Biologie Zeitschrift hat veröffentlicht ein Kommentar mit dem Titel „Aktuelle Meinungen zu großen zellulären Modellen“, der die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der großen zellulären Modelle (LCMs) hervorhebt.
Die Zeitschrift hat ein Konsortium führender Wissenschaftler aus China, den Vereinigten Staaten und Kanada zusammengebracht, um sich mit der Zukunft der KI-gesteuerten biologischen Forschung zu befassen.
Der Kommentar enthält einflussreiche Autoren hinter einigen der einflussreichsten LCMs wie scBERT, Geneformer, scGPT, scFoundation und GeneCompass. Diese KI-Modelle haben die Art und Weise, wie Einzelzelldaten verarbeitet und analysiert werden, revolutioniert und bieten beispiellose Einblicke in biologische Prozesse und wissenschaftliche Entdeckungen.
„Die Integration von KI, insbesondere von Vorabtrainingstechnologien im großen Maßstab, weist einen neuen Weg für die Zukunft der quantitativen biologischen Forschung“, sagte Xuegong Zhang, ein Mitautor des Kommentars.
Der Kommentar bietet einen detaillierten Überblick über den allgemeinen Rahmen und die zentralen KI-Konzepte hinter diesen Modellen sowie eine zukunftsweisende Diskussion darüber, wie diese Modelle effektiv in biologisches Wissen integriert werden können. Er befasst sich auch mit den kritischen Herausforderungen, denen man bei der Forschung und Entwicklung von LCMs gegenübersteht, darunter die Probleme mit dem Skalierungsgesetz und die Notwendigkeit eines Daten-Vortrainings.
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Minsheng Hao et al, Aktuelle Meinungen zu großen zellulären Modellen, Quantitative Biologie (2024). DOI: 10.1002/qub2.65
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