बायोज़ एक वाणिज्यिक मंच है जो जीवन विज्ञान में वैज्ञानिक साहित्य की खोज और व्याख्या के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू करता है। 2013 में स्थापित और लॉस अल्टोस, कैलिफोर्निया में स्थित, कंपनी शोधकर्ताओं को प्रकाशित अध्ययनों से अभिकर्मकों, प्रोटोकॉल और प्रयोगात्मक उत्पादों की पहचान करने में मदद करने के लिए सॉफ्टवेयर उपकरण विकसित करती है। मंच का प्राथमिक आउटपुट जैविक और रासायनिक उत्पादों का एक खोजने योग्य डेटाबेस है, जिनमें से प्रत्येक को पूर्ण-पाठ लेखों से साक्ष्य के साथ एनोटेट किया जाता है, और प्रयोगात्मक संदर्भ के लिए संरचित किया जाता है।
कंपनी की स्थापना करिन लाचमी ने की थी, जो सीईओ के रूप में कार्य करती हैं, और ओरी पर्लमैन, जो सीटीओ के रूप में कार्य करते हैं। बायोज़ से पहले, लाचमी ने शैक्षणिक अनुसंधान में काम किया और एक आनुवंशिकी स्टार्टअप की सह-स्थापना की, जिसने विश्वसनीय प्रयोगात्मक सामग्री खोजने की बाधा को कम करने के लिए एक उपकरण बनाने के उनके लक्ष्य को सूचित किया। पर्लमैन के पास सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा एनालिटिक्स में पृष्ठभूमि थी। कंपनी ने कई फंडिंग राउंड में लगभग 20 मिलियन डॉलर जुटाए, जिसमें इंटेल कैपिटल सहित निवेशक शामिल थे, जिसने 2019 में 12.5 मिलियन डॉलर के दौर में भाग लिया।
बायोज़ अपनी तकनीक को प्रयोगात्मक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने की समस्या पर केंद्रित करता है। लाखों शोध पत्रों में उत्पादों के छिपे या अधूरे विवरण होते हैं, जिससे वैज्ञानिकों के लिए परिणामों को दोहराना मुश्किल हो जाता है। बायोज़ प्रकाशनों के पूर्ण पाठ की खोज करता है, और यह अभिकर्मकों, एंटीबॉडी, किट और उपकरण जैसे उत्पादों के उल्लेखों को निकालने और विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग और अन्य डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है। फिर यह उन उत्पादों को स्कोर करता है ताकि किसी दिए गए प्रयोगात्मक संदर्भ में उनके काम करने की भविष्यवाणी की गई संभावना दिखाई जा सके।
प्लेटफ़ॉर्म और प्रौद्योगिकी
बायोज़ प्लेटफ़ॉर्म 25 मिलियन से अधिक जीवन विज्ञान अनुसंधान लेखों से डेटा के करोड़ों बिंदुओं को अनुक्रमित करता है। बड़े भाषा मॉडल और अन्य एआई दृष्टिकोणों का उपयोग करके, यह उत्पाद के नाम, प्रोटोकॉल के साथ उनके संबंधों और प्रयोगों के परिणामों की पहचान करने के लिए लेखों को संसाधित करता है। सिस्टम खोज उपकरणों को एकीकृत करता है जो शोधकर्ताओं को एक क्वेरी दर्ज करने की अनुमति देता है, और एआई ऐसे परिणाम उत्पन्न करता है जो सरल कीवर्ड मिलान से परे जाते हैं। यह उन हिट्स को एक मालिकाना "बायोज़ स्कोर" द्वारा रैंक करता है, जो किसी विशिष्ट संदर्भ में उपयोग किए गए प्रत्येक उत्पाद के लिए साक्ष्य की भविष्यवाणी की गई गुणवत्ता को दर्शाता है।
प्लेटफ़ॉर्म कई प्रमुख उत्पाद प्रदान करता है, जिनमें बायोज़ सर्च, बायोज़ एपीआई और बायोज़ सॉल्यूशंस शामिल हैं। बायोज़ सर्च मुफ्त वेब इंटरफ़ेस है जो उपयोगकर्ताओं को उत्पादों को देखने और पेपर से निकाले गए साक्ष्य के सारांश सहित प्रासंगिक परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है। बायोज़ एपीआई संगठनों को इन खोज और स्कोरिंग सुविधाओं को अपनी आंतरिक प्रणालियों, जैसे इलेक्ट्रॉनिक प्रयोगशाला नोटबुक या प्रयोगशाला सूचना प्रबंधन प्रणालियों में एकीकृत करने की अनुमति देता है। बायोज़ सॉल्यूशंस जीवन विज्ञान विक्रेताओं के लिए बनाए गए डेटा-संचालित उपकरणों का एक सूट है - उनका उपयोग उन्हें अपने विपणन और ई-डिस्कवरी रणनीतियों को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए किया जाता है।
बायोज़ एक क्रोम एक्सटेंशन भी प्रदान करता है जो एक एआई-संचालित सहायक है। यह उपकरण शोधकर्ताओं को वास्तविक समय में मदद करता है - यह वेब पेजों और ब्राउज़र में उत्पाद के उल्लेखों का पता लगाता है, उन्हें अंतर्निहित साक्ष्य से जोड़ता है, और उपयोगकर्ताओं को उनके ब्राउज़िंग संदर्भ को खोए बिना प्रासंगिक डेटा तक सीधी पहुंच देता है।
एआई और प्रौद्योगिकी
बायोज़ का दृष्टिकोण जनरेटिव एआई, डीप लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के संयोजन पर निर्भर करता है। संस्थापक प्रौद्योगिकी को जीवन विज्ञान प्रयोगों के लिए Google बनाने के समान बताते हैं, लेकिन यह समझने की क्षमता के साथ कि उत्पादों का उपयोग कैसे और किस संदर्भ में किया जाए। केवल उन सभी लेखों को वापस करने के बजाय जो किसी उत्पाद का उल्लेख करते हैं, बायोज़ की प्रणाली विशिष्ट चीजों की पहचान करती है - जैसे कि एक अध्ययन के तरीके, परख का प्रकार, उपयोग की जाने वाली प्रजातियां, और प्रयोगात्मक परिणाम जो प्रासंगिक हैं।
इसे प्राप्त करने के लिए, बायोज़ कस्टम मॉडल विकसित और उपयोग करता है जो पूर्ण-पाठ पीडीएफ को संसाधित करते हैं और उन्हें प्रयोगात्मक मेटाडेटा के संरचित JSON में बदल देते हैं। इसमें युग्मित एजेंटों, अभिकर्मकों, उपकरणों और विशिष्ट प्रयोगात्मक स्थितियों जैसे विवरण शामिल हैं। कंपनी आंतरिक रूप से सिस्टम के लक्ष्यों को कई प्रकार के 'डीप मशीन लर्निंग मॉडल' के रूप में संदर्भित करती है, जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध लेखों और मालिकाना डेटा सेटों पर प्रशिक्षित होते हैं जो वैज्ञानिकों की एक टीम द्वारा उत्पन्न और लेबल किए जाते हैं।
बायोज़ को एआई समुदाय से मान्यता मिली है: 2019 में, कंपनी अमेज़ॅन हिंड्स एआई इनोवेशन चैलेंज की विजेता थी, और 2020 में इसे एनवीआईडीआईए इंसेप्शन कार्यक्रम के लिए चुना गया था। इन सम्मानों ने जीपीयू कंप्यूटिंग के इसके विशेष उपयोग और इसके अभिनव अनुप्रयोग पर प्रकाश डाला।
एकीकरण और साझेदारी
बायोज़ ने प्रमुख संस्थानों और प्रकाशकों के साथ गठबंधन बनाए हैं। 2019 में, इसने एक नए जीवन विज्ञान खोज उपकरण के लिए अंतर्निहित डेटा प्रदान करने के लिए नेचर पब्लिशिंग ग्रुप प्लेटफ़ॉर्म के साथ एक साझेदारी की घोषणा की। अगले वर्ष, कंपनी ने अपनी क्षमताओं का विस्तार करने और अपने क्लाउड-आधारित एआई वर्कफ़्लो के स्केलिंग को प्रदर्शित करने के लिए गूगल क्लाउड के साथ सहयोग किया।
2021 में, बायोज़ ने मिलीपोरसिग्मा, एक प्रमुख जीवन विज्ञान विक्रेता, के साथ एक एकीकरण पेश किया, जिसने कंपनी को अपने बायोज़ स्कोर को विक्रेता की अपनी साइट से जोड़ने की अनुमति दी ताकि ग्राहक किसी आइटम के भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन को देख सकें। यह साझेदारी कंपनी के व्यवसाय मॉडल को बाज़ारों और विक्रेताओं को बेचने से लेकर लक्षित उत्पाद सिफारिशों के लिए अपने डेटा का उपयोग करने तक आकार देने में महत्वपूर्ण थी।
प्लेटफ़ॉर्म शैक्षणिक संस्थानों और बायोटेक की भी सेवा करता है। इसके उपयोगकर्ताओं में अनुसंधान समूह शामिल हैं जो एक नए प्रयोग के लिए सर्वोत्तम उपकरण की तुरंत पहचान करना चाहते हैं और विक्रेता जो जानना चाहते हैं कि उनके उत्पादों का हवाला कैसे दिया जा रहा है, ताकि उनकी विपणन टीमों को साक्ष्य प्रदान किया जा सके।
फंडिंग और विकास
बायोज़ ने सार्वजनिक रिकॉर्ड के अनुसार 20 मिलियन डॉलर जुटाए। इसका पहला प्रमुख फंडिंग दौर 2016 में एक सीड राउंड था, जिसमें निजी निवेशकों का योगदान शामिल था। 2019 में, कंपनी ने इंटेल कैपिटल के नेतृत्व में 12.5 मिलियन डॉलर की सीरीज ए पूरी की, जिसे जीवन विज्ञान के लिए एआई में निवेश के रूप में जाना गया। 2023 में, बायोज़ ने एक अतिरिक्त अघोषित दौर जुटाया, जिससे इसकी कुल राशि लगभग 20 मिलियन डॉलर हो गई।
कंपनी के कार्यालय अमेरिका और इज़राइल में हैं, जहां इसकी अनुसंधान और विकास टीम स्थित है। इसका मुख्य मुख्यालय लॉस अल्टोस, कैलिफोर्निया में है।
चुनौतियाँ
बायोज़ जिन चुनौतियों का समाधान करता है उनमें से एक जीवन विज्ञान साहित्य की व्यापक और असंरचित प्रकृति है। प्रकाशित अध्ययनों में अक्सर सटीक विवरण, जैसे सटीक एकाग्रता, विक्रेता, या उत्पादों के लिए कैटलॉग नंबर शामिल नहीं होते हैं, जिससे प्रयोगों को दोहराना मुश्किल हो जाता है। बायोज़ की एआई अंतराल को भरने के लिए काम करती है, संरचित मेटाडेटा उत्पन्न करने के लिए डोमेन ज्ञान के साथ पाठ निष्कर्षण का संयोजन करती है। हालांकि, निकाले गए डेटा की गुणवत्ता भविष्य के लिए एक चिंता का विषय बनी हुई है, साथ ही इसके मॉडल आउटपुट की सटीकता को मान्य करने के लिए सावधान दृष्टिकोण भी।
एक और चुनौती अपने मालिकाना स्कोर को तेजी से बदलते शोध क्षेत्र के साथ एकीकृत करना है। बायोज़ नए प्रकाशित लेखों से लगातार सीखता है, जिसका अर्थ है कि इसके स्कोरिंग मॉडल समय के साथ सुधार कर सकते हैं। फिर भी, उस सीमा के बारे में प्रश्न बने हुए हैं जिस हद तक किसी उत्पाद का पिछला प्रदर्शन किसी प्रयोग में उसकी भविष्य की उपयोगिता की भविष्यवाणी करता है, और इसके स्कोर की व्याख्या करने की क्षमता।
भविष्य की दिशाएँ
बायोज़ एआई-संचालित जीवन विज्ञान अनुसंधान की ओर व्यापक आंदोलन का हिस्सा बनने के लिए तैनात है। इसकी डेटा संरचना इसे अन्य अनुप्रयोगों के लिए एक आधार के रूप में काम करने की अनुमति देती है, जैसे कि मौजूदा दवाओं या सेल लाइनों के लिए नए उपयोगों की भविष्यवाणी करना, और यह उत्पाद का एक घटक है। जैसे-जैसे एआई क्षेत्र बढ़ता है, यह संभावना है कि बायोज़ समुदाय को एक वर्कफ़्लो टूल के रूप में नोटिस करेगा, विशेष रूप से स्वचालित उच्च-थ्रूपुट वातावरण के लिए। कंपनी अपने विकास और बड़े क्लाउड प्रदाताओं और मुख्यधारा के विक्रेताओं के साथ साझेदारी के अपने संयोजन को जारी रखना चाहती है।
कंपनी ने भविष्य के लिए योजनाओं का खुलासा नहीं किया, लेकिन इसका उद्देश्य हर बायोमेडिकल खोज को तेज और अधिक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाने के अपने दृष्टिकोण को आगे बढ़ाना है। ऐसा करने में, यह ओपनएआई पारिस्थितिकी तंत्र को भी सुन रहा है।
यह भी देखें
- जीव विज्ञान पोर्टल
- बायोइन्फॉर्मेटिक्स में मशीन लर्निंग
- ओपनएआई और इसके अनुप्रयोग
- गूगल डीपमाइंड