GPT-Rosalind ориентирована на автоматизацию и ускорение ключевых этапов научных исследований: от анализа научной литературы и генерации гипотез до планирования сложных экспериментов. В компании отмечают, что разработка новых лекарств, как правило, занимает от 10 до 15 лет, и именно ранние этапы — выбор биологической мишени, формирование гипотез, дизайн экспериментов — критически влияют на успех всего процесса.
Современные исследования в биологии осложняются не только спецификой самой науки, но и разрозненностью рабочих процессов: ученым приходится работать с огромными массивами публикаций, баз данных, экспериментальных результатов и постоянно обновлять гипотезы. GPT-Rosalind призвана объединить эти этапы, помогая быстрее находить неочевидные связи, проверять больше версий и принимать обоснованные решения.
Модель интегрирована с новым плагином Life Sciences для Codex, который открывает доступ к более чем 50 научным инструментам и базам данных. Это позволяет исследователям эффективнее работать с генетикой, белковой инженерией, биохимией и клиническими данными.
Среди первых пользователей GPT-Rosalind — ведущие научные и биотехнологические организации: Amgen, Moderna, Allen Institute и Thermo Fisher Scientific. Они применяют модель для ускорения исследований, разработки новых методов лечения и оптимизации рабочих процессов.
В тестах на публичных бенчмарках GPT-Rosalind показала выдающиеся результаты:
- на BixBench (биоинформатика и анализ данных) — лучшие показатели среди всех моделей с опубликованными результатами.
- на LABBench2 (оценка исследовательских задач) — превзошла GPT-5.4 в 6 из 11 категорий, включая проектирование молекулярных протоколов.
В экспериментах по предсказанию и генерации РНК-последовательностей модель показала результаты выше 95% экспертов по предсказанию и вошла в 84-й перцентиль по генерации.
Доступ к GPT-Rosalind предоставляется только организациям, соответствующим строгим требованиям по научной деятельности, управлению рисками и контролю использования. В OpenAI подчеркивают, что цель — развитие науки при минимизации потенциальных рисков.
Компания рассматривает GPT-Rosalind как первый шаг к созданию специализированных ИИ-систем для науки. В будущем планируется расширить возможности модели для работы с длительными и сложными исследовательскими цепочками, а также углубить сотрудничество с научными организациями, включая национальные лаборатории. Что же касается названия, то — это дань уважения Розалинд Франклин, чьи работы сыграли ключевую роль в открытии структуры ДНК.
Читайте также на Mail Наука, как ИИ нашел скрытые модели поведения у бактерий
