Ne Zaman Oradaydım: AI bir aşı oluşturmaya yardımcı oldu

Ve baştan sona tüm bu süreç son derece pahalı olabilir, milyarlarca dolara mal olabilir ve bilirsiniz, bunu yapmak on yıl kadar sürebilir. Ve birçok durumda, hala başarısız oluyor. Biliyorsunuz, şu anda aşısı olmayan, tedavisi olmayan sayısız hastalık var. Ve bu, insanların denemediği gibi değil, sadece, onlar, meydan okuyorlar.

Ve böylece şirketi şunu düşünerek kurduk: bu zaman çizelgelerini nasıl kısaltabiliriz? Daha birçok şeyi nasıl hedefleyebiliriz? Ben de şirkete böyle girmiş oldum. Biliyorsunuz, geçmişim yazılım mühendisliği ve veri bilimi üzerine. Aslında, veri bilimi ile çok yakından ilgili olan bilgi fiziği denilen konuda doktoram var.

Ve şirket gerçekten çok gençken, belki o zamanlar yüz, 200 kişiyken başladım. Ve bir şirketin o erken klinik öncesi motorunu inşa ediyorduk, yani, aynı anda bir sürü farklı fikri nasıl hedefleyebilir, bazı deneyler yapabilir, gerçekten hızlı öğrenip tekrar yapabiliriz. Aynı anda yüz deney yapalım ve hızlıca öğrenelim ve sonra bu öğrenmeyi bir sonraki aşamaya taşıyalım.

Yani çok fazla deney yapmak istiyorsanız, çok fazla mRNA’nız olması gerekir. Bu yüzden, mRNA’nın bu büyük ölçüde paralel robotik işlemesini geliştirdik ve bunların hepsini entegre etmemiz gerekiyordu. Tüm bu robotları bir arada yürütecek sistemlere ihtiyacımız vardı. Ve bilirsiniz, bu sistemlerde veri yakaladıkça işler geliştikçe, AI’nın ortaya çıkmaya başladığı yer burasıdır. Bilirsiniz, sadece yakalamak yerine, bilirsiniz, işte bir deneyde olanlar, şimdi diyorsunuz ki bu verileri bazı tahminler yapmak için kullanalım.

Karar vermeyi, verilere tekrar tekrar bakmak istemeyen bilim adamlarından uzaklaştıralım. Ama onların içgörülerini kullanalım. Analizlerini otomatikleştirmek için modeller ve algoritmalar oluşturalım ve bilirsiniz, sonuçları tahmin etmek ve verilerimizin kalitesini artırmak için çok daha iyi bir iş ve çok daha hızlı bir iş yapalım.

Yani Covid ortaya çıktığında, inşa ettiğimiz ve öğrendiğimiz her şeyi ve yaptığımız araştırmayı alıp bu gerçekten önemli senaryoda gerçekten uygulamak bizim için gerçekten çok güçlü bir andı. Um, ve bu dizi Çinli yetkililer tarafından ilk yayınlandığında, bu diziyi alıp tanımlamamız sadece 42 gündü, bilirsiniz, yapmak istediğimiz mutasyonlar bunlar. Hedeflemek istediğimiz protein bu.

Bu noktadan sonra klinik düzeyde, insan güvenli üretim, parti oluşturma ve kliniğe göndermeye kadar kırk iki gün – ki bu tamamen emsalsizdir. Sanırım birçok insan ne kadar hızlı hareket ettiğine şaşırdı, ama gerçekten… Bu noktaya gelmek için 10 yıl harcadık. Araştırmayı olabildiğince hızlı bir şekilde ilerletmemizi sağlayan bu motoru oluşturmak için 10 yıl harcadık. Ama orada durmadı.

Klinik çalışmalarımızdan en iyi sonucu almanın en iyi yolunu gerçekten bilgilendirmek için veri bilimini ve yapay zekayı nasıl kullanabiliriz diye düşündük. Ve böylece karşılaştığımız ilk büyük zorluklardan biri, çok sayıda kanıtlamak için bu büyük aşama üç denemeyi yapmak zorunda olmamızdı, bilirsiniz, bu çalışmada bunun işe yaradığını kanıtlamak için 30.000 denek vardı, değil mi?