Google DeepMind ने AI-डिज़ाइन किए गए प्रोटीन को वॉटरमार्क करने के लिए SynthID Bio पेश किया

Google DeepMind ने 'SynthID Bio' नामक एक नई विधि का अनावरण किया है, जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बनाए गए प्रोटीन में अदृश्य, सत्यापन योग्य वॉटरमार्क एम्बेड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस विकास का उद्देश्य बढ़ती जैव सुरक्षा चिंताओं को संबोधित करना है क्योंकि AI उपकरण स्क्रैच से जटिल जैविक संरचनाओं को डिजाइन करने में तेजी से सक्षम होते जा रहे हैं। यह शोध, जो प्रकृति पत्रिका में प्रकाशित हुआ था, यह सुनिश्चित करने के लिए अवधारणा का एक प्रमाण है कि सिंथेटिक जैविक डिजाइनों को विश्वसनीय मॉडल तक वापस खोजा जा सके। प्रोटीन जीवन के आवश्यक निर्माण खंड हैं, जो अमीनो एसिड की लंबी श्रृंखलाओं से बने होते हैं। जब AI सिस्टम इन प्रोटीनों को डिजाइन करते हैं, तो वे विशिष्ट कार्यों को प्राप्त करने के लिए एक-एक करके अमीनो एसिड का चयन करते हैं। SynthID Bio एक डिजिटल कुंजी का उपयोग करके इन विकल्पों को सूक्ष्म रूप से समायोजित करके काम करता है, एक ऐसा पैटर्न बनाता है जो मनुष्यों के लिए अगोचर है लेकिन विशेष सॉफ्टवेयर द्वारा पता लगाने योग्य है। शोधकर्ताओं ने पुष्टि की कि ये चिह्नित प्रोटीन प्रयोगशाला सेटिंग्स में अपने बिना चिह्नित समकक्षों के रूप में प्रभावी ढंग से कार्य करते हैं। प्रणाली की प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए, टीम ने 'अल्फाप्रोटियो' (AlphaProteo), प्रोटीन बाइंडर्स को डिजाइन करने के लिए एक उपकरण, और 'प्रोटीनMPNN' (ProteinMPNN), एक सामान्य अनुक्रम पीढ़ी विधि के वॉटरमार्क वाले संस्करण का उपयोग किया। उन्होंने SARS-CoV-2 स्पाइक प्रोटीन RBD और VEGF-A सहित तीन लक्षित प्रोटीनों पर वेट-लैब प्रयोग किए। परिणामों ने वॉटरमार्क वाले डिजाइनों और तकनीक के बिना बनाए गए डिजाइनों के बीच बाइंडिंग ताकत में कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं दिखाया। Google DeepMind में विज्ञान और रणनीतिक पहलों का नेतृत्व करने वाले पुष्पमीत कोहली ने वैज्ञानिक डेटा की अखंडता बनाए रखने के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने उल्लेख किया कि जैसे-जैसे AI-जनित भविष्यवाणियां अधिक आम होती जा रही हैं, सार्वजनिक डेटाबेस को गलत लेबल वाली प्रविष्टियों से दूषित करने का जोखिम है। वॉटरमार्क शोधकर्ताओं और संस्थानों को सिंथेटिक सबमिशन को ठीक से लेबल करने और समीक्षा करने में मदद कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे भविष्य के अध्ययन के लिए विश्वसनीय बने रहें। जैव सुरक्षा विशेषज्ञों ने लंबे समय से चिंता जताई है कि AI व्यक्तियों को पूरी तरह से नए अनुक्रम बनाकर पारंपरिक DNA संश्लेषण स्क्रीनिंग को बायपास करने की अनुमति दे सकता है जो ज्ञात खतरों से मिलते-जुलते नहीं हैं। पहले, स्क्रीनर्स यह मान सकते थे कि एक अज्ञात अनुक्रम एक प्राकृतिक जीव हो सकता है, लेकिन AI-जनित डिजाइन उस निश्चितता को हटा देते हैं। SynthID Bio एक स्वचालित संकेत प्रदान करता है कि एक ऑर्डर इन-बिल्ट सुरक्षा सुरक्षा उपायों के साथ एक विश्वसनीय मॉडल से उत्पन्न हुआ है। एक जैव सुरक्षा नीति विशेषज्ञ सारा कार्टर, जिन्होंने काम की समीक्षा की, ने कहा कि वॉटरमार्क डेवलपर्स को सुरक्षा पर नेतृत्व करने के लिए सशक्त बनाते हैं। उन्होंने कहा कि यह तकनीक संश्लेषण प्रदाताओं को उन ग्राहकों के लिए उनकी स्क्रीनिंग प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में मदद करती है जो इन उन्नत उपकरणों का उपयोग करते हैं। सिंथेटिक डिजाइनों के लिए एक स्पष्ट उत्पत्ति प्रदान करके, प्रणाली का उद्देश्य जिम्मेदार निरीक्षण के साथ नवाचार को संतुलित करना है।