Evo 2 —— Acr研究所联合英伟达、斯坦福等推出的生物学AI模型

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主要介绍

Evo 2 是由 Arc Institute（Acr 研究所）、英伟达（NVIDIA）、斯坦福大学、加州大学伯克利分校及旧金山分校等机构联合研发的生物学AI模型。该模型基于超过128,000个物种的基因组数据，总计9.3万亿个核苷酸，是目前公开发布的最大规模AI生物学模型。Evo 2 的出现标志着生成生物学领域的一个重要时刻，它使机器能够“读、写、思考”核苷酸的语言，为合成生物学、精准医疗、药物发现等领域带来了前所未有的可能性。

功能特点

大规模基因组数据训练：
- Evo 2 使用超过128,000个物种的基因组数据进行训练，总计9.3万亿个核苷酸，涵盖了细菌、古菌、病毒及人类、植物等真核生物的数据。
长序列解析能力：
- Evo 2 可一次性解析长达一百万核苷酸的序列，能够捕捉从单核苷酸到百万碱基对跨度的复杂生物模式。
多功能应用：
- Evo 2 可广泛应用于生物分子研究、基因功能预测、创新分子识别以及基因突变效应评估等多个领域。
高精度预测：
- Evo 2 在基因功能预测、突变效应预测等方面表现出色。例如，在乳腺癌相关基因BRCA1的变体测试中，其预测突变的准确率超过90%。
生成新基因组能力：
- Evo 2 能够根据所学规律生成全新DNA序列，包括含有调控元件、tRNA、rRNA等完整功能单元的大型基因组片段。

优缺点

优点：

大规模数据集：
- Evo 2 使用的数据集规模庞大，涵盖物种广泛，提高了模型的泛化能力和预测精度。
长序列解析能力：
- 能够处理长达一百万核苷酸的序列，这在生物学AI模型中是非常突出的。
多功能应用：
- Evo 2 的应用范围广泛，可用于生物分子研究、基因功能预测、创新分子识别等多个领域。
高精度预测：
- 在基因功能预测、突变效应预测等方面表现出色，为精准医疗和个性化治疗提供了新的思路与工具。

缺点：

计算资源要求高：
- Evo 2 的训练和使用需要大量的计算资源，可能不适合所有用户。
模型复杂性：
- 由于模型复杂度高，可能需要一定的专业知识和技能才能充分利用其功能。

如何使用

访问平台：
- Evo 2 已在NVIDIA BioNeMo平台上对外开放，用户可以通过该平台访问和使用Evo 2。
使用Evo Designer平台：
- 研究团队还开发了一个名为Evo Designer的在线AI平台，用户可以在平台上输入基因组序列，进行基因组生成与功能预测。
获取开源资源：
- Evo 2 的训练数据、训练和推理代码以及模型权重已开源，用户可以在GitHub上获取这些资源，进行进一步的研究和开发。

框架结构

Evo 2 的框架结构涉及多个组件和模块，但具体细节未完全公开。不过，从公开信息中可以了解到，Evo 2 采用了团队与OpenAI联合创始人Greg Brockman共同开发的全新架构StripedHyena 2。该架构通过优化注意力机制并引入混合卷积策略，实现了比传统Transformer快近3倍的训练速度，同时将上下文窗口扩展至100万个核苷酸，有效捕捉真核基因组中远距离调控元件之间的交互作用。

创新点

大规模数据集和长序列解析能力：
- Evo 2 使用超过128,000个物种的基因组数据进行训练，具备长序列解析能力，这是目前生物学AI模型中的创新点。
全新架构StripedHyena 2：
- 该架构通过优化注意力机制并引入混合卷积策略，显著提高了模型的训练速度和上下文窗口大小。
高精度预测和生成新基因组能力：
- Evo 2 在基因功能预测、突变效应预测等方面表现出色，并且具备生成新基因组的能力，为合成生物学和精准医疗等领域带来了新的可能性。