গুগল ডিপমাইন্ড এআই-ডিজাইন করা প্রোটিনগুলোকে জলছাপ দেওয়ার জন্য সিন্থআইডি (SynthID) বায়ো চালু করেছে

গুগল ডিপমাইন্ড সিন্থআইডি (SynthID) বায়ো নামে একটি নতুন পদ্ধতি উন্মোচন করেছে, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি প্রোটিনগুলোতে অদৃশ্য, যাচাইযোগ্য জলছাপ এম্বেড করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই উন্নয়নটির লক্ষ্য ক্রমবর্ধমান জৈব নিরাপত্তা উদ্বেগগুলোকে সম্বোধন করা, কারণ এআই টুলগুলো শূন্য থেকে জটিল জৈবিক কাঠামো ডিজাইন করতে ক্রমবর্ধমানভাবে সক্ষম হয়ে উঠছে। গবেষণাটি, যা নেচার জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল, এটি নিশ্চিত করার জন্য ধারণার প্রমাণ হিসেবে কাজ করে যে সিন্থেটিক জৈবিক ডিজাইনগুলোকে বিশ্বস্ত মডেলগুলোর কাছে ফিরিয়ে আনা যেতে পারে। প্রোটিন জীবনের অপরিহার্য বিল্ডিং ব্লক, যা অ্যামিনো অ্যাসিডের দীর্ঘ চেইন নিয়ে গঠিত। যখন এআই সিস্টেমগুলো এই প্রোটিনগুলো ডিজাইন করে, তখন তারা নির্দিষ্ট কার্যকারিতা অর্জনের জন্য একে একে অ্যামিনো অ্যাসিড নির্বাচন করে। সিন্থআইডি (SynthID) বায়ো একটি ডিজিটাল চাবি ব্যবহার করে এই পছন্দগুলোকে সূক্ষ্মভাবে সামঞ্জস্য করে কাজ করে, একটি প্যাটার্ন তৈরি করে যা মানুষের কাছে অদৃশ্য কিন্তু বিশেষায়িত সফটওয়্যার দ্বারা শনাক্তযোগ্য। গবেষকরা নিশ্চিত করেছেন যে এই চিহ্নিত প্রোটিনগুলো ল্যাবরেটরি পরিবেশে তাদের চিহ্নহীন প্রতিপক্ষগুলোর মতোই কার্যকরভাবে কাজ করে। সিস্টেমের কার্যকারিতা পরীক্ষা করার জন্য, দলটি প্রোটিন বাইন্ডার ডিজাইন করার জন্য আলফাপ্রোটিন (AlphaProteo) টুল ব্যবহার করেছে, পাশাপাশি প্রোটিনএমপিএনএন (ProteinMPNN)-এর একটি জলছাপযুক্ত সংস্করণ ব্যবহার করেছে, যা একটি সাধারণ ক্রম প্রজন্মের পদ্ধতি। তারা সার্স-কোভ-২ (SARS-CoV-2) স্পাইক প্রোটিন আরবিডি এবং ভিইজিএফ-এ (VEGF-A) সহ তিনটি লক্ষ্য প্রোটিনের ওপর ওয়েট-ল্যাব পরীক্ষা পরিচালনা করেছে। ফলাফলগুলো দেখিয়েছে যে জলছাপযুক্ত ডিজাইন এবং প্রযুক্তি ছাড়া তৈরি করা ডিজাইনগুলোর মধ্যে বাঁধাই শক্তির ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য কোনো পার্থক্য নেই। গুগল ডিপমাইন্ডের বিজ্ঞান এবং কৌশলগত উদ্যোগের নেতৃত্বদানকারী পুশমিত কোহলি বৈজ্ঞানিক তথ্যের অখণ্ডতা বজায় রাখার গুরুত্বের ওপর জোর দিয়েছেন। তিনি উল্লেখ করেছেন যে এআই-জেনারেটেড পূর্বাভাসগুলো যত বেশি সাধারণ হয়ে উঠছে, ভুল লেবেলযুক্ত এন্ট্রি দিয়ে পাবলিক ডেটাবেসগুলো দূষিত হওয়ার ঝুঁকি রয়েছে। জলছাপগুলো গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলোকে সঠিকভাবে লেবেল করতে এবং সিন্থেটিক জমাগুলো পর্যালোচনা করতে সাহায্য করতে পারে যাতে নিশ্চিত করা যায় যে সেগুলো ভবিষ্যতের অধ্যয়নের জন্য নির্ভরযোগ্য থাকে। জৈব নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞরা দীর্ঘদিন ধরে উদ্বিগ্ন যে এআই ব্যক্তিদের পরিচিত বিপদের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ নয় এমন সম্পূর্ণ নতুন ক্রম তৈরি করে ঐতিহ্যগত ডিএনএ সংশ্লেষণ স্ক্রিনিং এড়াতে অনুমতি দিতে পারে। পূর্বে, স্ক্রিনাররা ধরে নিতে পারতেন যে একটি অজানা ক্রম একটি প্রাকৃতিক জীব হতে পারে, তবে এআই-জেনারেটেড ডিজাইনগুলো সেই অনিশ্চয়তা দূর করে। সিন্থআইডি (SynthID) বায়ো একটি স্বয়ংক্রিয় সংকেত প্রদান করে যে একটি অর্ডার বিল্ট-ইন সুরক্ষা সুরক্ষাসহ একটি বিশ্বস্ত মডেল থেকে উদ্ভূত হয়েছে। সারা কার্টার, একজন জৈব নিরাপত্তা নীতি বিশেষজ্ঞ যিনি কাজটি পর্যালোচনা করেছেন, বলেছেন যে জলছাপগুলো ডেভেলপারদের সুরক্ষার নেতৃত্ব দেওয়ার ক্ষমতা দেয়। তিনি যোগ করেছেন যে প্রযুক্তিটি সংশ্লেষণ প্রদানকারীদের তাদের গ্রাহকদের জন্য তাদের স্ক্রিনিং প্রক্রিয়াগুলো সুগম করতে সাহায্য করে যারা এই উন্নত টুলগুলো ব্যবহার করে। সিন্থেটিক ডিজাইনের জন্য একটি স্পষ্ট প্রমাণ প্রদানের মাধ্যমে, সিস্টেমটি দায়িত্বশীল তদারকির সাথে উদ্ভাবনের ভারসাম্য বজায় রাখার লক্ষ্য রাখে। গুগল ডিপমাইন্ড জিনোমিক মডেলের মতো আরও জটিল জৈবিক বস্তুর ওপর এই জলছাপ প্রযুক্তিটি কীভাবে প্রয়োগ করা যায় তা অন্বেষণ করছে। কোম্পানিটি স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটির হাই ল্যাব এবং আর্ক ইনস্টিটিউটের সাথে কাজ করছে যাতে এই পদ্ধতিগুলোকে বৃহত্তর জৈবিক গবেষণা কাঠামোতে একীভূত করা যায়। এই সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টাটি নিশ্চিত করার চেষ্টা করে যে সুরক্ষামূলক ব্যবস্থাগুলো এআই-চালিত আবিষ্কারের দ্রুত গতির সাথে তাল মিলিয়ে চলে। তাৎক্ষণিক নিরাপত্তা সুবিধার বাইরে, গবেষকরা পরামর্শ দেন যে চিহ্নটি প্রোটিন ডেটা ব্যাংক এবং ইউনিপ্রোট-এর মতো প্রধান ডেটাবেসগুলোকে সহায়তা করতে পারে। স্বয়ংক্রিয়ভাবে এআই-জেনারেটেড বিষয়বস্তু ফ্ল্যাগ করার মাধ্যমে, এই ভাণ্ডারগুলো আধুনিক কম্পিউটেশনাল বায়োলজি দ্বারা উৎপাদিত বিশাল পরিমাণ ডেটাকে আরও ভালভাবে সংগঠিত এবং যাচাই করতে পারে। এটি সারা বিশ্বের গবেষকদের জন্য বৈজ্ঞানিক কমন্স সংরক্ষণ করতে সাহায্য করতে পারে। আরও উন্নয়নকে উৎসাহিত করার জন্য, গুগল ডিপমাইন্ড কোডটিকে ওপেন-সোর্স করার এবং গবেষণা সম্প্রদায়ের কাছে ইন ভিট্রো ডেটা প্রকাশ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। কোম্পানিটি অন্যান্য বিজ্ঞানীদের এই কাজের ওপর ভিত্তি করে তৈরি করার অনুমতি দেওয়ার জন্য তাদের পদ্ধতি পত্রও প্রকাশ করছে। এই উন্মুক্ত পদ্ধতিটি সিন্থেটিক বায়োলজির ক্ষেত্রে সুরক্ষার জন্য একটি বৈশ্বিক মানকে উৎসাহিত করার উদ্দেশ্যে। প্রযুক্তিটি যতই এগিয়ে যাচ্ছে, দলটি উচ্চ নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য শনাক্তকরণ প্রক্রিয়াটিকে পরিমার্জন করা অব্যাহত রাখার পরিকল্পনা করছে। প্রাথমিক পরীক্ষায়, ডিটেক্টরটি জলছাপযুক্ত কাঠামোগুলোর ৯৯.৮ শতাংশের বেশি চিহ্নটি সফলভাবে শনাক্ত করেছে। ভবিষ্যতের পুনরাবৃত্তিগুলো সম্ভবত এআই-ডিজাইন করা জৈবিক উপকরণগুলোর ক্রমবর্ধমান পরিমাণকে সামঞ্জস্য করার জন্য এই সুরক্ষাগুলোকে স্কেলিং করার ওপর মনোনিবেশ করবে।