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随着法国初创企业生态系统的持续繁荣，比如 Mistral、Poolside 和 Adaptive。
2 月 20 日，总部位于巴黎的 Biooptimus 在获得 3500 万美元的种子轮融资后，从隐身中脱颖而出，其使命是建立第一个用于生物学的通用人工智能基础模型。新的开放科学模型将把不同规模的生物学与生成人工智能连接起来——从分子到细胞、组织和整个生物体。
Bioptimus 联合了一个由 Google DeepMind alumni 和 Owkin 科学家组成的团队，其中 AI 生物技术初创公司 Owkin 本身就是一家法国独角兽，他们将利用 AWS 计算和 Owkin 的数据生成功能，并访问来自全球领先学术医院的多模态患者数据。
根据 Businesswire 报道，「这一切都赋予了创建计算表示的能力，与仅在公共数据集和单一数据模态上训练的模型建立了强大的区别，而单一数据模态无法捕获生物学的全部多样性。」
领导者表示，Biooptimus 的行动速度比 Google 更快
Bioptimus 联合创始人兼首席执行官、Owkin 首席研发官、Google Brain 前研究负责人 Jean-Philippe Vert 教授博士表示：「基础模型和生成式人工智能在生物学上的应用将对科学产生深远的影响。通过利用在跨尺度的大量生物和多模态数据上训练的基础模型和先进算法的力量，我们的目标是捕捉迄今为止仍然过于复杂而无法正确理解的生物学定律。这种对跨尺度生物学的全面理解对于加速生物医学和环境科学至关重要。」
Jean-Philippe Vert 表示，作为一家规模较小的独立公司，Bioptimus 可以比 Google DeepMind 更快地获得训练生物模型所需的数据。
他说：「我们的优势在于能够更轻松、更安全地与合作伙伴协作，并通过分享我们的人工智能专业知识并向他们提供模型进行研究，在我们的工作中建立了一定程度的信任。这对于大型科技公司来说可能很难做到。Biooptimus 还将利用当今市场上一些最强大的主权控制。」
谷歌 DeepMind 前研究科学家 Rodolphe Jenatton 也加入了 Bioptimus 团队，他告诉 VentureBeat，Bioptimus 的工作将作为开源/开放科学发布，与 Mistral 模型发布的级别类似。「透明度、共享和社区将是我们的关键要素，」他说。
其他模型仅限于生物学的特定方面
Vert 解释说，目前，人工智能模型仅限于生物学的特定方面。「例如，几家公司正在开始构建蛋白质序列的语言模型，」他说，并补充说，还有一些计划为细胞图像构建基础模型。
然而，对于生物学的整体并没有整体的看法：「好消息是人工智能技术正在快速融合，一些架构允许将所有数据共同贡献到一个统一的模型，」他解释道。「所以这就是我们想做的。据我所知，它还不存在。但我确信，即使我们不这样做，在不久的将来也会有其他人这样做。」
他说，最大的瓶颈是数据的获取。「这与在网络上训练 LLM 有很大不同，」他说。他指出，Biooptimus 通过与 Owkin 的合作伙伴关系确实拥有这种访问权限。
关于 BioOptimus
Biooptimus 正在构建生物学领域第一个通用人工智能基础模型，以推动科学研究和生物技术创新的进步。凭借世界一流的专家团队，采用最先进的人工智能技术并大规模访问独特的专有数据，目标是推动突破性发现并加速生物医学及其他领域的创新。
