Evo 2: Новая Эра Биологических Открытий С Ии Arc Institute И Nvidia

В июне 2025 года исследовательский некоммерческий Arc Institute из Пало-Альто совместно с компанией NVIDIA объявил о выпуске Evo 2 — новой масштабной языковой модели искусственного интеллекта, ориентированной на задачи биологии. В отличие от традиционных методов генной инженерии, которые опираются на тонкую настройку уже существующих природных молекул и генетических конструкций, современные ИИ-решения позволяют анализировать и проектировать биологические системы за пределами человеческих возможностей.

Обычная практика в биоинженерии — это модификация существующих геномов или ферментов с целью разработки инструментов под специфические задачи. Этот процесс опирается как на накопленные знания, так и на экспериментальные методы проб и ошибок. Однако внедрение искусственного интеллекта существенно меняет картину: языковые модели глубокого обучения способны выявлять сложные закономерности среди больших массивов биологических данных, подобно тому, как нейронные сети анализируют и связывают смыслы в больших текстовых корпусах интернета и литературы.

Ключевым примером такого подхода на сегодняшний день стала модель AlphaFold, разработанная компанией DeepMind, способная на основе данных о тысячах трехмерных структур белков из Protein Data Bank предсказывать пространственные складывания белковых цепей. Прогнозируемые AlphaFold конфигурации уже доказали свою применимость в фармацевтике, биохимии и медицине, а сам проект получил признание в международном научном сообществе.

Вслед за AlphaFold, команда Arc Institute и NVIDIA представила Evo 2. Авторы препринта подчеркивают, что Evo 2 является одной из самых масштабных и полностью открытых языковых моделей в биологии на сегодняшний день. В релиз вошли открытый код обучения, код вывода, параметры модели и полный датасет — OpenGenome2, что создает предпосылки для широкомасштабного международного сотрудничества между исследователями.

В отличие от своих предшественников, Evo 2 способна анализировать не отдельных белков или последовательностей ДНК, а целые геномы, обнаруживая структурные, эволюционные и функциональные взаимосвязи, которые были бы недоступны при ручной обработке данных. Потенциальные применения включают прогнозирование свойств организмов, проектирование новых биологических функций и ускорение селекционных или медицинских исследований.

Появление Evo 2 может оказать существенное влияние на темпы биологических открытий и развитие современных методов синтетической биологии. В открытом доступе представлены публикация-препринт (Preprint), статья (Статья) и исходный код проекта (Код), что позволяет незамедлительно приступить к практической апробации Evo 2 в академических и промышленных лабораториях по всему миру.

Эксперты отмечают, что модели подобного типа способны передать биоинженерному сообществу инструменты для создания и моделирования целых геномов, что раньше было прерогативой ограниченного круга крупных лабораторий с доступом к вычислительным ресурсам. Вопросы контроля, этики и обеспечения доверия к результатам, полученным с помощью AI-моделей, остаются предметом обсуждения внутри научных и отраслевых кругов, однако открытость платформы Evo 2 облегчает процесс верификации и независимых проверок.

Развитие языковых моделей в биологии — значимый этап в переходе от анализа отдельных элементов к системному проектированию сложных биологических структур, что способно изменить как фундаментальные, так и прикладные подходы в науках о жизни.