Descifrando el ADN con IA: Living Models sale del anonimato con $7M

La startup con sede en París y Berkeley, Living Models, ha salido del anonimato, asegurando 7 millones de dólares en financiación inicial para desarrollar modelos fundacionales para la biología entrenados en extensos conjuntos de datos de ADN, ARN y multi-ómicas. Esta importante inversión subraya el creciente potencial de la inteligencia artificial para revolucionar la investigación biológica y la innovación agrícola al mejorar nuestra comprensión de los sistemas vivos complejos. La ambición de la empresa es [INSTRUCCIÓN ELIMINADA] el "lenguaje de la vida" fundamental a través de técnicas avanzadas de IA, reflejando el éxito de los grandes modelos de lenguaje en la comunicación humana. Para impulsar su ambicioso desarrollo, Living Models también ha obtenido acceso a un clúster de computación sustancial que cuenta con 120 GPU NVIDIA B200, cruciales para entrenar su próxima generación de sofisticados modelos de IA biológica. Estos modelos transformadores están diseñados para analizar patrones intrincados dentro de los organismos vivos procesando grandes cantidades de datos genómicos y transcriptómicos. Si bien la IA ya ha transformado numerosos sectores, su aplicación en la agricultura, particularmente en el desarrollo de cultivos resistentes al clima, sigue siendo una frontera con un inmenso potencial de crecimiento. El enfoque inicial de Living Models está en la ciencia de las plantas, con el objetivo de acelerar el desarrollo de nuevas variedades de cultivos que puedan resistir los apremiantes desafíos climáticos. Su oferta insignia, BOTANIC, es una familia de modelos transformadores entrenados en diversas secuencias genómicas de plantas, capaces de identificar marcadores genéticos relacionados con rasgos como la resiliencia climática y la resistencia a enfermedades. Esta tecnología promete acortar significativamente los ciclos tradicionales de mejora de cultivos de varios años al permitir que los investigadores y las empresas agrícolas predigan y prioricen computacionalmente las variantes genéticas prometedoras para su prueba, fomentando así la soberanía digital europea en un sector crítico.