Microsoft, Biyoloji Alanında Yeni Yapay Zeka Modeli Quine’yi Tanıttı

Microsoft Research, biyolojiyi tek tek veri kümeleri üzerinden analiz etmek yerine, farklı biyolojik ölçekler arasındaki ilişkileri birlikte anlamaya çalışan yeni bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. Şirket, Quine adını verdiği bu sistemi, yalnızca yeni bir yapay zekâ modeli olarak değil, biyolojinin farklı seviyeleri arasında bağlantı kurmayı amaçlayan çok modlu bir “dünya modeli” olarak tanımlıyor.

Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!

Microsoft, biyoloji alanında geliştirdiği Quine adlı yapay zeka modelini tanıttı. Quine, genomik, proteinler, kimya, RNA, hücresel durum ve biyogörüntüleme gibi farklı veri türlerini tek bir sistemde birlikte değerlendiriyor. Örneğin, proteinlerden elde edilen bilgiler hücresel durum tahminlerini güçlendirebiliyor; farklı ölçeklerdeki veriler bir araya getirildiğinde tek bir veri türüne bakıldığında fark edilemeyecek ilişkiler ortaya çıkabiliyor.

Bu yaklaşım biyoloji açısından özellikle önemli çünkü canlılardaki süreçler tek bir ölçekte gerçekleşmiyor. DNA’daki bir değişiklik gen ifadesini etkileyebilir, gen ifadesindeki değişiklik proteinleri değiştirebilir, proteinlerin davranışı hücrenin durumunu etkileyebilir ve hücrelerin davranışı da dokuların özelliklerine yansıyabilir. Quine’nin hedefi, bu zincirin farklı noktalarından gelen bilgileri tek bir sistem içinde değerlendirebilmek.

Bilim İnsanlarının İhtimalleri Hızlıca Taramasını Sağlayacak

“Dünya modeli” kavramı son dönemde yapay zeka araştırmalarında giderek daha fazla kullanılmaya başladı. Genel anlamda böyle bir modelin amacı, yalnızca mevcut veriler arasındaki ilişkileri öğrenmek değil, bir sistemin mevcut durumunu temsil etmek ve o sisteme bir müdahale yapıldığında gelecekte ne olacağını tahmin etmek.

Microsoft’un biyoloji için geliştirdiği yaklaşım da tam olarak buna dayanıyor. Quine’nin hedefi, örneğin bir hücreye belirli bir bileşik uygulandığında hücrenin durumunun nasıl değişeceğini tahmin etmek ve bu değişimin birkaç adım sonrasında hangi sonuçlara yol açabileceğini öngörmek. Böylece araştırmacılar, laboratuvarda binlerce farklı ihtimali tek tek denemek yerine, önce bilgisayar ortamında daha geniş bir olasılık uzayını tarayıp en umut verici seçenekleri belirleyebilecek. Şirketin sözlerine göre sistemin asıl amacı, deney yapılmadan önce hangi hipotezlerin ve hangi deney tasarımlarının daha fazla araştırılmaya değer olduğunu belirlemek.

Microsoft, Quine’ın hiçbir zaman biyolojiyi kusursuz biçimde modelleyemeyeceğini de özellikle vurguluyor. Şirkete göre önemli olan modelin her şeyi doğru bilmesi değil, bilim insanlarının hangi deneyleri gerçekleştirmesi gerektiği konusunda yeterince faydalı tahminler yapabilmesi.

Quine, Farklı Modelleri ve Araçları Birlikte Kullanan Bir Altyapıyla Birlikte Geliyor

Quine pankreas kanserinde binlerce bileşiği taradı. Quine şimdiden bazı araştırmalarda bilim insanlarına yardımcı olmaya başlamış durumda. Bunlardan belki de en dikkat çekici olanı Harvard ve MIT’den araştırmacıların öncülük ettiği pankreatik duktal adenokarsinom (PDAC) odaklı çalışma. Bu çalışmada tedavisi en zor kanser türlerinden biri olan pankreas kanseri mercek altına alınıyor.

Süreç, bilim insanının bir soru sormasıyla başlıyor. Quine olası araştırma yolları ve deney önerileri oluşturuyor, seçilen öneriler gerçek laboratuvarda test ediliyor ve ortaya çıkan sonuçlar bir sonraki araştırma aşamasına geri besleniyor. Bu nedenle Quine aslında tek başına bir modelden daha fazlasını ifade ediyor. Sistemin merkezinde biyolojinin farklı ölçeklerinden veri öğrenen dünya modeli bulunurken, bunun etrafında soruları parçalayan, farklı yapay zekâ modellerini ve bilimsel araçları kullanan, literatürdeki bilgileri değerlendiren ve araştırma planlarını yeniden düzenleyen bir “harness”, yani çalışma altyapısı yer alıyor.

Bu çalışma kapsamında yararlanılan Quine; binlerce farklı bileşiği, tümör hücrelerini tedavi açısından anlamlı farklı hücresel durumlara taşıma potansiyellerine göre değerlendirdi. Araştırmacılar daha sonra modelin en yüksek puanı verdiği adayları gerçek laboratuvar deneylerinde test etti. Microsoft’un aktardığı sonuçlara göre, klasik hücre durumundan bazal hücre durumuna geçişi hedefleyen deneylerde Quine’ın en yüksek sıraladığı bileşikler, laboratuvar testlerinde hücrelerde en güçlü istenen değişimleri oluşturdu.

Daha da dikkat çekici olan ise sürecin hızı. Microsoft, binlerce bileşiğin değerlendirilmesinden laboratuvarda test edilecek az sayıdaki adayın belirlenmesine kadar geçen sürecin yalnızca bir hafta sonu sürdüğünü belirtiyor. Şirket, bunun geleneksel yöntemlerle aylar sürebilecek deneysel çalışmaları önemli ölçüde kısaltabileceğini ifade ediyor.

Microsoft şimdi sisteme yeni RNA veri kümeleri ve görevler eklemeyi, hücrelerin durum değiştirme ihtimallerine yönelik tahminleri geliştirmeyi ve bilim insanlarının hangi hipotezleri önce test etmesi gerektiğini belirlemesini kolaylaştıracak güven skorları oluşturmayı planlıyor.

Bu arada Microsoft, Quine’ın geliştirilmesini yalnızca kendi araştırmacılarıyla sürdürmek istemiyor. Şirket, ilk Quine Fellows programı için başvuruları 29 Eylül’de açtı. 16 hafta sürecek program kapsamında doktora öğrencileri, doktora sonrası araştırmacılar, bilim insanları ile akademik veya bağımsız araştırmacılar Quine’e ve Microsoft’un hesaplama kaynaklarına erişebilecek. Programın ilk dönemi 7 Haziran 2027 ile 24 Eylül 2027 arasında gerçekleştirilecek ve başvurular 2 Kasım 2026’ya kadar devam edecek.

Quine’ın gelecekte daha geniş bir araştırmacı kitlesine açılması ve teknolojinin olgunlaşmasıyla birlikte Microsoft Discovery gibi ürünlere entegre edilmesi planlanıyor.