Az Nvidia mesterséges intelligencia modelleket fejleszt a fehérjefelderítés felgyorsítására és a kiskereskedelmi lopások megelőzésére

1
Az Nvidia mesterséges intelligencia modelleket fejleszt a fehérjefelderítés felgyorsítására és a kiskereskedelmi lopások megelőzésére

Nvidia Corp. ma bemutatta, hogyan használja a mesterséges intelligencia modelleket a gyógyszeripar és a kiskereskedelmi ipar előtt álló legsürgetőbb kihívások leküzdésére, az új fehérjék felfedezésétől a lopás megelőzésének jobb módjaiig.

A cég munkája Evozyne Inc. különösen lenyűgöző, új módot ígérve a gyógyszerkutatás felgyorsítására és más problémák megoldására. Az Nvidia egy ma közzétett közös tanulmányában leírja, hogyan működött együtt az Evozyne-nal két olyan fehérje létrehozásában, amelyek jelentős potenciállal rendelkeznek az egészségügyben és a tiszta energia területén.

A fehérjéket az Nvidia előképzett mesterséges intelligencia modelljével hozták létre. A ProtT5 a transzformátor modell ez elérhető az Nvidiában BioNeMo szoftver keretrendszer egészségügyi AI modellek létrehozásához.

“A BioNeMo valóban mindent megad nekünk, ami a modellképzés támogatásához, majd a modellel végzett munkák elvégzéséhez szükséges nagyon olcsón – több millió szekvenciát tudtunk létrehozni néhány másodperc alatt” – mondta Andrew Ferguson, az Evozyne társalapítója és a vállalatnál dolgozó molekuláris mérnök. a kémia és a gépi tanulás metszéspontja.

A ProtT5 AI modell a több millió fehérjében található aminosav-szekvenciák beolvasásával működik. Ezután ugyanazokat a technikákat alkalmazza, mint a neurális hálózatok, hogy megértsék a szöveget, és megtanulják, hogyan épülnek fel a fehérjék a természetben. Ezt követően a kutatók a ProtT5 segítségével előre jelezték, hogyan hozhatnak létre vadonatúj fehérjéket, amelyek megfelelnek az Evozyne által megoldani kívánt problémáknak.

Az egyik fehérjét egy veleszületett betegség gyógyítására fejlesztették ki, míg a másikat szén-dioxid fogyasztására tervezték a globális felmelegedés csökkentésére. “Nagyon biztató volt, hogy az AI-modell már ebben az első körben is olyan szintetikus fehérjéket termelt, mint a természetben előforduló fehérjéket” – mondta Ferguson. “Ez azt mutatja, hogy helyesen tanultuk meg a természet tervezési szabályait.”

Az új fehérjék tervezésének hagyományos módszerei az irányított evolúciónak nevezett technikát alkalmazzák, amely egy lassú, „hit-or-miss” megközelítés, amely percenként csak néhány aminosavat képes megváltoztatni egy szekvenciában. Evozyne szerint a gépi tanulással képes volt felgyorsítani ezt a folyamatot, hogy csillagászati ​​​​számú lehetséges fehérjeszekvenciában navigáljon.

„Hatalmas ugrásokat hajtunk végre, ami lehetővé teszi számunkra, hogy felfedezzünk olyan, korábban soha nem látott fehérjéket, amelyek új és hasznos funkciókkal rendelkeznek” – tette hozzá Ferguson. „A technológia lehetővé teszi számunkra, hogy olyan dolgokat tegyünk, amelyekről 10 évvel ezelőtt álmodtunk.”

Az Evozyne azt mondta, hogy számos új fehérje kifejlesztésére tervezi a ProtT5 felhasználását számos különböző betegség gyógyítására és az éghajlatváltozás elleni küzdelemre irányuló pályázata részeként. Hozzátette, hogy a mesterséges intelligencia által felgyorsított fehérjefejlesztés horizontja hihetetlenül széles. „A mezőny hihetetlenül gyorsan halad, és nagyon izgatott vagyok, hogy lássam, mi következik” – mondta Ferguson.

AI lopás megelőzése

Az Nvidia a kiskereskedelmi lopások megelőzésére irányuló munkája során három különálló „kiskereskedelmi AI-munkafolyamatot” hozott létre.

A munkafolyamatok, amelyek az Nvidia alacsony kódszámú AI alkalmazásépítő platformjára épülnek Metropolis Mikroszolgáltatások, használható újfajta „veszteségmegelőző” alkalmazások létrehozására a kiskereskedők számára, mivel több ezer képpel vannak előképzettek a kiskereskedelmi ágazat legtöbbet lopott termékeiről. Olyan szoftverrel is rendelkeznek, amely lehetővé teszi, hogy könnyen integrálhatók legyenek az értékesítési pontok gépeivel és az üzleteken belüli tárgykövető szoftverekkel.

Az Nvidia azt mondta, hogy dolgozik a probléma megoldásán 100 milliárd dolláros probléma a kiskereskedelmi ágazaton belül zsugorodásként ismert, ami az áru elvesztése lopás, sérülés vagy rossz elhelyezés miatt. Az Nvidia szerint a zsugorodási veszteségek 65%-a lopás eredménye. Ráadásul állítólag egyre nő a lopások száma, ami egybeesik az élelmiszerek és más alapvető cikkek drágulásával.

“A kiskereskedelmi lopások száma a makrodinamika miatt növekszik, és azzal fenyeget, hogy túlterheli az iparágat” – mondta Read Hayes, a Loss Prevention Research Council igazgatója. „A vállalkozások most szembesülnek azzal a valósággal, hogy a veszteségmegelőzési megoldásokba való befektetés kritikus követelmény.”

Elérhető a Nvidia AI Enterprise szoftvercsomag, tartalmaznak egy kiskereskedelmi veszteségmegelőzési munkafolyamatot, amely képes felismerni több száz különféle terméket, amelyek gyakran elvesznek lopás következtében, beleértve a hús-, alkohol- és mosószereket. Ezt az Nvidia Research által kifejlesztett „néhány lépéses tanulási technika” támogatja. Aktív tanulással kombinálható az ügyfelek és az értékesítési asszisztensek által a pénztárnál beszkennelt új termékek azonosítására és rögzítésére, így a modell pontossága idővel javítható.

A többiek közé tartozik a Multi-Camera Tracking munkafolyamat, amellyel rendszert lehet létrehozni az egyes termékek követésére az üzletekben. A rendszer minden egyes árucikk nyomon követésére képes az üzletben, és mindegyikhez egyedi azonosítót tart fenn, hogy minimálisra csökkentse annak kockázatát, hogy azok fizetés nélkül eltűnjenek a polcokról. Végül van egy kiskereskedelmi üzletelemzési munkafolyamat, amely számítógépes látásmódra támaszkodik, és olyan elemzéseket generál, mint például az üzletek forgalmi trendjei, a vásárlók száma, a folyosók kihasználtsága és más alapvető mutatók.

E munkafolyamatok szépsége az Nvidia szerint abban rejlik, hogy a fejlesztők könnyen testreszabhatják őket a különböző kiskereskedelmi üzletekhez. „Az Nvidia új, a Metropolis Microservices-re épülő Retail AI munkafolyamatai lehetővé teszik számunkra, hogy termékeinket testre szabjuk, gyorsan méretezzük, hogy jobban megfeleljen az egyre növekvő ügyfeleink igényeinek, és továbbra is ösztönözzük az innovációt a kiskereskedelmi területen” – mondta Bobby Chowdary, egy kiskereskedelmi üzletág technológiai igazgatója. Radius.AI Inc. nevű hírszerző cég.

Képek: Nvidia és Molicris/Pixabay

Mutassa támogatását küldetésünk iránt, ha csatlakozik a Cube Club és a Cube Event Community szakértőiből. Csatlakozzon ahhoz a közösséghez, amelyben az Amazon Web Services és az Amazon.com vezérigazgatója, Andy Jassy, ​​a Dell Technologies alapítója és vezérigazgatója, Michael Dell, az Intel vezérigazgatója, Pat Gelsinger és még sok más fényes és szakértő található.

hasonló hozzászólások

Leave a Reply