Biohub, yapay zeka destekli hücre araştırmaları için 1,8 milyar dolarlık dev yatırımı başlattı



Özet


Mark Zuckerberg ve Priscilla Chan tarafından kurulan Biohub, hücrelerin ilaçlara veya çeşitli değişimlere vereceği tepkileri önceden tahmin edebilecek "evrensel sanal hücre" yazılımını geliştirmek amacıyla "Sanal Biyoloji Girişimi"ni 1,8 milyar dolarlık dev bir projeye dönüştürdü. Proje kapsamında federal kurumlar, Google DeepMind, Meta ve Isomorphic Labs; veri toplama, hesaplama teknolojisi ve finansman gibi kritik kaynakları bir araya getirerek hücre simülasyonu yapabilen bir yapay zeka oluşturmayı hedefliyor. Bütçenin önemli bir kısmı Enerji Bakanlığı'nın süper bilgisayar ve deneysel tesis desteği ile Ulusal Sağlık Enstitüleri'nin veri setlerinden oluşurken, teknoloji devleri de projeye 300 milyon dolarlık taahhütle dahil oluyor. Bu genişleme, biyolojinin yapay zeka teknolojisiyle birleştiği yeni ve büyük bir bilimsel dönüm noktası olarak öne çıkıyor.



Mark Zuckerberg ve Priscilla Chan tarafından kurulan bilim odaklı kâr amacı gütmeyen kuruluş Biohub, 7 Ekim'de "Sanal Biyoloji Girişimi"ni 1,8 milyar dolarlık dev bir projeye dönüştürdüğünü duyurdu. Projeye dahil olan federal kurumlar, Google DeepMind, Meta ve Isomorphic Labs; hücreleri simüle edebilecek bir yapay zeka (AI) için veri toplama konusunda bir araya geliyor.

Hedef, bir laboratuvar testi yapmadan önce hücrelerin bir ilaca veya başka bir değişikliğe nasıl tepki vereceğini tahmin edebilecek "evrensel sanal hücre" adı verilen bir yapay zeka yazılımı geliştirmek. *The Rundown*'un haberine göre Biohub, bu hedefi finansman, bilimsel veri ve araştırma yetenekleri sağlayarak destekliyor.

1,8 milyar dolarlık bütçe neleri kapsıyor?

Toplam bütçe; finansman, veri, hesaplama ve ölçüm teknolojisinin yanı sıra geçmişteki kamu harcamalarıyla oluşturulan kaynakları da içeriyor. Biohub'un 29 Nisan'da duyurulan ve beş yıl sürecek olan orijinal 500 milyon dolarlık girişimi, kendi teknoloji ve veri üretimi için 400 milyon doları, harici araştırmalar için ise 100 milyon doları ayırmıştı.

Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH), önceki federal yatırımlarla geliştirilen 500 milyon dolardan fazla değerdeki veri setlerini, depolama alanlarını ve bilgi tabanlarını projeye dahil ediyor. Biohub, bu kaynakların yapay zeka eğitimi için standartlaştırılmasına yardımcı olacak.

Enerji Bakanlığı; biyolojik ölçümler, görüntüleme, modelleme, veri toplama ve hesaplama işlemleri için beş yıl boyunca 500 milyon dolardan fazla kaynak ayıracak. Bakanlık; süper bilgisayarlar, deneysel tesisler ve otomatik laboratuvarları bu çalışmaya dahil etmeyi planlıyor.

Google DeepMind, Isomorphic Labs ve Meta ise toplamda 300 milyon dolarlık taahhütte bulundu. Biohub'un duyurusunda bu şirketlerin bireysel katkıları belirtilmedi.

Neden önemli?

6 Ekim'de OpenAI, iç bir modelden elde edilen matematiksel sonuçları raporlamıştı. Biohub'un genişlemesi, biyolojiyi yapay zekanın bir sonraki büyük bilimsel hedefi arasına sokuyor. Kuruluşun "tüm hastalıkları tedavi etmek veya önlemek" misyonu, bu çalışmayı net bir toplumsal amaca hizmet eden bir yapay zeka megaprojesine dönüştürüyor; bu da onu diğer birçok projeye göre daha desteklenebilir kılıyor.

Biohub ayrıca Kasım 2025'te EvolutionaryScale ekibinin katılacağını ve Alex Rives'ın bilim başkanı olacağını duyurdu. Bu çalışma; deneysel biyolojiyi, veri yönetimini ve yapay zeka araştırmalarını bir araya getiriyor.

Hastalıklar üzerine çalışan bilim insanları ve ilaç geliştiren ekipler için bu çalışmanın pratik faydası, hangi deneylerin yapılacağına dair daha iyi kararlar verebilmek olabilir. Güvenilir bir hücre modeli, hangi ilaçların veya değişikliklerin öncelikle test edileceğine karar vermelerine yardımcı olabilir.

Biohub, çok daha fazla biyolojik veriye ihtiyaç duyduklarını belirtiyor. Bu durum, planlanan görüntüleme ve otomatik laboratuvar çalışmalarını yapay zeka girişimi için merkezi bir konuma yerleştiriyor. Hücrelerin daha iyi gözlemlenmesi, modelleri eğitmek ve tahminlerini test etmek için gerekli materyali sağlayabilir.

Bu faydalar sadece Biohub'un kendi laboratuvarlarıyla sınırlı kalmayabilir. Harici araştırmalar için sağlanan fonlar, yeniden kullanılabilir veri setleri ve ortak standartlar; diğer bilim insanlarına kendi modelleri ve deneyleri için kaynak sağlayabilir. Bu durum, evrensel bir hücre simülatörü henüz var olmadan önce hastalık araştırmaları için mevcut araçların iyileştirilmesini sağlayabilir.

Rives, Axios'a ticari ortakların, geliştirdikleri verilerin kamuya açılmadan önceki bir yıl boyunca münhasır kullanım hakkına sahip olacaklarını söyledi. Bu durum, söz konusu şirketlere verileri daha erken kullanma fırsatı tanıyor.