في يناير من العام الماضي، استحوذت شركة التكنولوجيا الحيوية الألمانية BioNTech على شركة Instadeep الأفريقية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مقابل أكثر من 550 مليون دولار، وتم الانتهاء من الصفقة في يوليو من نفس العام. إنستاديب، التي يعد خروجها حاليا الأكبر من أفريقيا، تعمل تحت مظلة شركات الأدوية الألمانية منذ ما يزيد قليلا عن عام. الآن هو الوقت المناسب لإلقاء نظرة على مدى نجاحها منذ الاستحواذ.
يستخدم Instadeep تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لجلب الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقات المؤسسات. تتراوح منتجاتها من الرؤى المتسارعة بواسطة GPU إلى أنظمة صنع القرار ذاتية التعلم. قبل الاستحواذ في العام الماضي، جمعت شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة في تونس وباريس ومقرها لندن أكثر من 108 ملايين دولار من العديد من المستثمرين العالميين، بما في ذلك Google وDeutsche Bahn وBioNTech. وكانت هذه الاستراتيجيات الثلاثة أيضًا من بين أكبر شركاء وعملاء الشركة الناشئة.
والجدير بالذكر أن الشركة الناشئة التي تأسست منذ عقد من الزمن تعاونت مع BioNTech لتطوير نظام إنذار مبكر يمكنه اكتشاف متغيرات فيروس كورونا شديدة الخطورة قبل أشهر من حدوث الوباء. عملت Instadeep مع Google DeepMind لإنشاء نظام للكشف المبكر عن تفشي الجراد الصحراوي في أفريقيا. كما تعاونت أيضًا في مشروع Moonshot لأتمتة جدولة السكك الحديدية لشركة Deutsche Bahn، أكبر مشغل للسكك الحديدية في أوروبا.
في حين أن هذه الشراكات تُظهر تطبيقات مختلفة لحلول Instadeep، إلا أن الشركة المستحوذة عليها كانت لديها حالة استخدام واضحة: استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير علاجات ولقاحات لمختلف أنواع السرطان والأمراض المعدية – وهو أمر تضاعفه الآن تحت قيادة مالكها الجديد.
بعد مرور خمسة عشر شهرًا على إتمام عملية الاستحواذ على BioNTech، صرح كريم بيجير، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي، لـ TechCrunch في مقابلة أن Instadeep حققت تقدمًا كبيرًا على هذه الجبهة، حتى مع استمرار شركة الذكاء الاصطناعي – التي تواصل العمل بشكل مستقل – في تقديم الحلول للعملاء خارجها. التكنولوجيا الحيوية.
وقال رئيس Instadeep: “نحن متحالفون استراتيجيًا مع BioNTech بشأن الأهداف التي يجب تحقيقها في مجال البيولوجيا وقدرات الذكاء الاصطناعي الحيوي”. “ولكن لدينا أيضًا مجال للمناورة والاستمرار في كوننا قوة في مجال الذكاء الاصطناعي في أفريقيا وبشكل عام مع الاستمرار في تطوير التقنيات التي تدفع حدود الابتكار في قطاعات أخرى مثل التحسين الصناعي.”
زيادة القدرات في مجال التكنولوجيا الحيوية
ويشير بيجوير إلى أن هدف Instadeep في العام الماضي منذ الاستحواذ عليها كان نشر الذكاء الاصطناعي في كل خطوة في خط أنابيب BioNTech لتحسين العمليات الحالية.
وهو يشارك مثالًا في علم الأنسجة، والذي يتضمن تحليل الأنسجة والمهمة البصرية المتمثلة في وضع علامات على الأنسجة المختلفة، مثل تحديد الخلايا السرطانية أو الخلايا السليمة. ووفقا له، يقوم الخبراء في BioNTech تقليديا بهذا العمل يدويا. ومع ذلك، ساعدت تقنية Instadeep في تسريع العملية من خلال نشر الذكاء الاصطناعي المرئي وأنظمة التجزئة، مما أدى إلى تسريع سير عمل وضع العلامات على الأنسجة بمقدار 5 أضعاف.
والهدف الآخر هو استكمال مشروع RiboMab الخاص بها، والذي يتضمن أجسامًا مضادة مشفرة بالـ mRNA والتي أصبحت الآن جزءًا من مجموعة أدوات BioNTech كشركة علاج مناعي لمحاربة السرطان والأمراض الأخرى. قدمت InstaDeep هذا المشروع على منصة DeepChain الخاصة بها، والتي تصمم البروتينات وتحلل البيانات البيولوجية، خلال تعاونهما الأول في عام 2020.
تتضمن التكنولوجيا الحيوية ثروة من بيانات الرعاية الصحية الحساسة. جمعها وتحليلها هو شيء واحد. الحفاظ على سلامتهم هو شيء آخر. ما عليك سوى أن تسأل شركة 23andMe، التي تم الإعلان عنها ذات مرة باعتبارها شركة معطلة في مجال التكنولوجيا الحيوية قبل أن تصبح ضحية لاختراق هائل أدى إلى كشف بيانات ما يقرب من 7 ملايين شخص، أي نصف قاعدة عملائها.
ومن المثير للاهتمام أن BioNTech ليست غريبة على مثل هذه الأحداث. وفي عام 2020، تمكن المتسللون بشكل غير قانوني من الوصول إلى المستندات المتعلقة بلقاح كوفيد-19، الذي تم تطويره مع شركة فايزر، من خلال مهاجمة وكالة الأدوية الأوروبية (EMA)، الجهة المنظمة للأدوية في أوروبا، والتي تقوم بتقييم الأدوية واللقاحات. وبينما أكدت شركتا Pfizer وBioNTech أن أنظمتهما وبياناتهما التجريبية ظلت آمنة، فإن الحادث يسلط الضوء على مدى تعرض المؤسسات، حتى تلك التنظيمية، للهجمات الإلكترونية.
كما قد يقول أي رئيس تنفيذي، أخبرني بيجير أن Instadeep وBioNTech يتوخيان الحذر الشديد فيما يتعلق ببيانات الرعاية الصحية، خاصة وأن الشراكة تستخدم حاليًا الذكاء الاصطناعي لزيادة أصول البيانات، مما يسمح لهما بتحديد تسلسلات البروتين الدقيقة وربما فتح أهداف جديدة للسرطان والعلاج المناعي الآخر. حالات الاستخدام.
ولكن هناك تجزئة للبيانات التي تستخدمها الشركتان. تتعامل BioNTech مع بيانات المرضى الشخصية والواقعية، وتقوم Instadeep عادةً بتطوير النماذج وتدريبها على البيانات المتاحة للعامة. وبهذه الطريقة، على سبيل المثال، قامت بتدريب محول النوكليوتيدات الخاص بها، وهو عبارة عن سلسلة من النماذج في علم جينوم الذكاء الاصطناعي، والذي يعد اليوم نموذج جينوم الذكاء الاصطناعي الأكثر تنزيلًا وشعبية في العالم. [Thanks in part to this open-source deal.]
ويشير بيجوير إلى أن “Instadeep قام بتطوير وتدريب نموذج النوكليوتيدات على البيانات العامة”. “ومع ذلك، عندما أردنا نشر النموذج على حالات استخدام محددة وبيانات واقعية للمرضى، قمنا بذلك على مستوى BioNTech، مع جميع ضمانات الخصوصية التي تأتي من موقعها كواحدة من الشركات الرائدة في مجال الصيدلة الحيوية التي تعمل في ظل ظروف صارمة. اللوائح واتباع بروتوكولات الجودة الصارمة.
تطوير تقنيات جديدة داخل BioNTech وخارج التكنولوجيا الحيوية
عندما سُئل عن المعالم التالية لـ Instadeep داخل BioNTech، ذكر بيجوير “أحدث اختراق” للشركة الناشئة: شبكات التدفق البايزية (BFN)، وهو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي جديد للبروتينات يتفوق بشكل كبير على نماذج الانحدار الذاتي والانتشار، وفقًا للشركة. ووصفها الرئيس التنفيذي لشركة BioNTech، أوغور شاهين، في بيان لها بأنها “تقنية حديثة”.
وفقًا لبيغير، ينتج النموذج بروتينات البروتين الأكثر مظهرًا طبيعيًا والأفضل تصرفًا في السوق من خلال السماح للأنظمة بالبحث عن خصائص محددة في السلسلة الثقيلة للجسم المضاد، بما في ذلك الخصائص الكيميائية، أو الكارهة للماء، أو طول التسلسل. تعتبر مثل هذه النماذج ضرورية لفهم وظائف البروتين المعقدة وهندسة البروتينات العلاجية الجديدة.
وقال بيجوير: “نحن متحمسون لإمكانات ابتكارات الذكاء الاصطناعي مثل ابتكاراتنا لتحديد حالات الاستخدام الحقيقية، والتعاون الوثيق مع BioNTech، وبناء المنتجات التي سيتم اختبارها في المختبرات والعيادات، مما يؤدي في النهاية إلى إنقاذ حياة المرضى”. “إذا نظرت إلى ما وصلنا إليه اليوم في علم الأحياء والذكاء الاصطناعي، فهو مشابه لما كنا عليه مع معالجة اللغة الطبيعية في عام 2020 باستخدام GPT-3. لقد بدأت الأنظمة في العمل، وكانت قدراتها مثيرة للإعجاب، ولكن لا يزال هناك مجال للتحسين.
أطلقت Instadeep نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد الأسبوع الماضي جنبًا إلى جنب مع حاسوب فائق السرعة قريب من الإكساسكال، والذي، وفقًا للشركات، يضع الشراكة ضمن أفضل 100 شركة في مجال الحوسبة والبنية التحتية وأعلى 20 مجموعة من مجموعات H100 GPU على مستوى العالم.
يسلط كلا التطورين الضوء على المكان الذي تقوم فيه Instadeep، ضمن BioNTech، بنشر الذكاء الاصطناعي في العديد من حالات استخدام علوم الحياة. ومن ناحية أخرى، فإنها تتعامل بشكل مستقل مع خط أعمالها الآخر، والذي يتضمن الذكاء الاصطناعي والتعلم المعزز العميق من أجل التحسين الصناعي.
أحد الأمثلة على ذلك هو مشروعها المستمر منذ 12 عامًا لأتمتة تخطيط السكك الحديدية وإرسالها لشركة Deutsche Bahn، أحد شركائها منذ فترة طويلة وأكبر مشغل للسكك الحديدية في أوروبا. وبالمثل، عززت شركة الذكاء الاصطناعي، ومقرها تونس ولندن، الجهود الرامية إلى تطوير حالات استخدام أخرى للتحسين الصناعي، مثل التعاون مع فرابورت في ألمانيا لتحسين عمليات المطارات المعقدة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
“بشكل عام، نحن أيضًا نرى أن إمكانات عملاء الذكاء الاصطناعي مقنعة للغاية بالنسبة للمستقبل. نعتقد أن التحسين الصناعي والأنظمة القائمة على الوكلاء، والتي تعمل جنبًا إلى جنب مع الزملاء من البشر، ستُحدث ثورة في الكفاءة الصناعية. وأشار بيجوير إلى أن هذا أيضًا مجال آخر كنا فيه لسنوات عديدة وهو مجال نواصل فيه الاستثمار.
وفي الوقت نفسه، أطلقت Instadeep، في وقت سابق من هذا الشهر، النسخة الاحترافية من منتج DeepPCB (لوحة الدوائر المطبوعة العميقة)، وهو عبارة عن تصميم للأجهزة أو لوحات الدوائر المطبوعة مدعوم بالكامل بالذكاء الاصطناعي المستقل المدعوم بالتعلم المعزز، في سان فرانسيسكو. يقول بيجير إن منافسي الشركة هم شركات ناشئة أصغر حجمًا تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي في مجالات محددة تعمل فيها، مثل شركة Intelmatix ومقرها الرياض.
يفخر رئيس Instadeep بعمل شركته في حل حالات الاستخدام الأكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، Gen AI للحمض النووي أو البروتينات أو سير العمل الوكيل للتحسين التوافقي – والابتعاد عن الحالات البسيطة مثل Gen AI للبرمجة اللغوية العصبية. وهو يدعي أنه، إلى جانب الاستحواذ على شركة BioNTech، تلعب هذه البراعة دورًا كبيرًا في جذب الاهتمام الداخلي من العملاء في الولايات المتحدة، حيث تمتلك شركة الذكاء الاصطناعي الآن مكتبين، وكذلك في جميع أنحاء أوروبا: برلين، وباريس، والمملكة المتحدة، على وجه الخصوص.
على الرغم من أن BioNTech أنفقت 500 مليون دولار على Instadeep لتعزيز قدراتها في مجال التكنولوجيا الحيوية، إلا أنها تحافظ على استقلالية شركة الذكاء الاصطناعي من الناحية التشغيلية لأسباب مثل هذه، مع تمويل أنشطتها لخدمة العملاء خارج صناعة التكنولوجيا الحيوية.
“لأننا نساهم بالقيمة من خلال كوننا قادة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويمكن تحسين مهارات الذكاء الاصطناعي عبر قطاعات متعددة”، أجاب بيغير عندما سئل لماذا لا تزال BioNTech تسمح لشركة الذكاء الاصطناعي بالعمل في مشاريع غير متعلقة بالتكنولوجيا الحيوية. “إنها نفس مجموعة التكنولوجيا، لذا فإن الوقت الذي يستغرقه العمل على الذكاء الاصطناعي خارج نطاق التكنولوجيا الحيوية لا يمثل وقتًا ضائعًا على الإطلاق. وتقوم BioNTech أيضًا بنشر InstaDeep في مهام خارج نطاق البحث والتطوير في مجال التكنولوجيا الحيوية، كما هو الحال في تحسين العمليات.
يوضح بيجوير أنه على الرغم من أن InstaDeep لم تضطر إلى البيع، إلا أن الرؤية المشتركة والمشاريع الناجحة مع BioNTech منذ عام 2019، قبل فترة طويلة من الاستحواذ، هي التي أقنعت شركة الذكاء الاصطناعي بالمضي قدمًا في الصفقة. وهو يعتقد أن الثقة التي تم بناؤها على مدار سنوات من التعاون هي السبب وراء بقاء InstaDeep مستقلاً في ظل BioNTech. إن مفتاح InstaDeep الآن هو الحفاظ على زخمه، والحفاظ على نتائج عالية الجودة، ومواصلة الابتكار لأطول فترة ممكنة.
منذ الاستحواذ، توسعت شركة InstaDeep لتضم أكثر من 400 موظف حول العالم. ويشمل ذلك فريقها في أفريقيا، المتمركز في مكتب جديد في كيغالي، والذي يقود أعمال الاستخبارات الجغرافية المكانية للشركة.
في البداية، كان Instadeep عبارة عن جهد ميداني بالشراكة مع Google للكشف عن مناطق تكاثر الجراد في أفريقيا، ويستخدم الآن بيانات التصنيف السابقة وصور الأقمار الصناعية للاستدلال بجودة عالية وبدقة 80-85% على المكان الذي ستكون فيه مناطق تجسير الجراد في أفريقيا. الثلاثين يومًا القادمة. يقول بيجوير إن InstaGeo، إطار عمل الشركة الذي يستخدم التصوير عبر الأقمار الصناعية متعدد الأطياف من وكالة ناسا أو وكالة الفضاء الأوروبية (ESA)، مفتوح المصدر ومتاح للشركات الأخرى لتطوير حلول قابلة للتطوير عبر القارة.
“هذا مثال حقيقي على مدى تأثير تكنولوجيا وقدرات الذكاء الاصطناعي. وبدلاً من جمع العينات على الأرض أو الاعتماد على البنية التحتية الأرضية، يمكننا تقديم هذه الأفكار عبر الأقمار الصناعية على نطاق واسع وإخطار العديد من الحكومات والجهات الفاعلة لمواجهة التحدي المتزايد للأمن الغذائي، لا سيما في ضوء قضايا المناخ في القارة.
اكتشاف المزيد من موقع شعاع للمعلوماتية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
