Adaptív, energiahatékony intelligencia komplex biológiai rendszerek kutatásához

A Rezonáns MI kutatóasszisztens az AVA Resonant Intelligence architektúra biotechnológiai alkalmazási területe. Célja, hogy felgyorsítsa és pontosabbá tegye a kutatási folyamatokat olyan területeken, ahol az adatok komplexek, nemlineárisak és sokdimenziósak – például genomika, proteomika, gyógyszerkutatás és rendszerszintű biológia esetén.

A rendszer nem pusztán információ-visszakereső MI, hanem aktív kutatástámogató eszköz, amely képes összefüggéseket felismerni, hipotéziseket javasolni és kísérleti irányokat priorizálni.

A probléma

A modern biotechnológiai kutatásban:

• – az adatmennyiség robbanásszerűen nő (omics adatok, szimulációk),
• – a biológiai rendszerek erősen nemlineárisak,
• – az összefüggések gyakran rejtettek vagy csak több adatréteg együttese révén láthatók,
• – a kutatók jelentős időt töltenek adat-előkészítéssel és manuális elemzéssel.

Ez:

• – lassítja a felfedezést,
• – növeli a kísérleti költségeket,
• – és sok potenciálisan értékes hipotézis elveszik.

A megoldás – rezonáns kutatástámogatás

A Rezonáns MI kutatóasszisztens az AVA architektúra alapelveire épül:

• – nem izolált adatpontokat elemez,
• – hanem a biológiai rendszerek dinamikus mintázatait,
• – és ezek stabilitási, kölcsönhatási és átmeneti állapotait.

A rendszer képes:

• – különböző adatrétegek (genom, fehérje, metabolikus útvonalak) összekapcsolására,
• – nem triviális kapcsolatok feltárására,
• – és kutatási irányok intelligens rangsorolására.

Mit csinál a rendszer?

• – Hipotézis-generálás
  potenciális biológiai mechanizmusok és kapcsolatok javaslata
• – Kutatási irányok priorizálása
  a várható hatás és kockázat alapján
• – Mintázatfelismerés nagy adathalmazokon
  genomikai, proteomikai és szimulációs adatokon
• – Irodalmi és adatintegráció
  publikációk, adatbázisok és kísérleti eredmények összekapcsolása
• – Interaktív kutatói támogatás
  a kutató kérdez, a rendszer válaszol, magyaráz és javasol

Mérhető hatás és hatékonyságnövekedés

Kutatási idő és erőforrás-hatékonyság

Pilot jellegű szimulációk és kutatói visszajelzések alapján:

• – 30–50%-kal rövidebb elemzési és előkészítési idő
  összetett adatelemzési feladatoknál
• – 20–40%-kal kevesebb felesleges kísérlet,
  a jobb hipotézis-előszűrés miatt

Felfedezési hatékonyság

• – 20–35%-kal több releváns hipotézis
  azonosítható azonos idő alatt
• – korábban nem látott összefüggések felismerése,
  több adatréteg rezonáns együttes elemzésével

Ez különösen fontos:

• – korai fázisú gyógyszerkutatásban,
• – biomarker-azonosításnál,
• – személyre szabott terápiák fejlesztésénél.

Számítási és energiahatékonyság

Az AVA Core és a Resonant Compute Framework révén:

• – 20–35% számítási erőforrás-megtakarítás
  hagyományos bioinformatikai pipeline-okhoz képest
• – 25–40% energiafelhasználás-csökkenés
  folyamatos elemzési és szimulációs feladatoknál

Ez lehetővé teszi:

• – nagy volumenű kutatások fenntartható futtatását,
• – helyi (on-premise) kutatói infrastruktúrák használatát.

Alkalmazási területek

• – genomika és epigenetika
• – proteomika és metabolomika
• – gyógyszer- és hatóanyagkutatás
• – rendszerszintű biológia
• – szintetikus biológia
• – orvosi kutatás és precíziós medicina

Kapcsolódás az AVA architektúrához

A Rezonáns MI kutatóasszisztens:

• – az AVA Core koordinációja alatt működik,
• – AVA Node egységeken futtatható kutatóintézetekben,
• – RI-Net segítségével több labor és kutatócsoport között skálázható,
• – együttműködik az RCF-Secure modullal az adatbiztonság érdekében.

Projekt státusz

• – alkalmazás-orientált kutatástámogató projekt
• – pilot-képes kutatóintézeti környezetben
• – alacsony integrációs kockázat
• – ipari és akadémiai környezetben egyaránt adaptálható

A Rezonáns MI kutatóasszisztens nem helyettesíti a kutatót, hanem megsokszorozza a kutatói figyelmet és kreatív kapacitást, felgyorsítva a biotechnológiai felfedezéseket.