Розробка нових лікарських засобів є надзвичайно неефективним процесом. Фармацевтичні проєкти тривають роками, проходячи від однієї спеціалізованої людської команди до іншої через роз’єднані робочі процеси, що призводить до втрати знань під час кожного передавання.
За даними звітів, шокуючі 90-95% проєктів з розробки ліків зазнають невдачі — це один із найвищих показників відмов у будь-якій галузі. На створення одного успішного препарату від початкового відкриття до випуску для пацієнтів може піти понад десятиліття та до 1 мільярда доларів США, згідно з опублікованими даними.
Генеративний штучний інтелект (ШІ) використовується для вирішення деяких із цих викликів, але дослідники Стенфордського університету зробили значний крок уперед, застосувавши агентний ШІ.
Команда під керівництвом Джеймса Зоу, доцента кафедри біомедичної інформатики Стенфордського університету, розгорнула тисячі автономних ШІ-агентів-«науковців» у віртуальній біотехнологічній компанії, яка моделює повний життєвий цикл розробки ліків. Агенти займаються всім: від початкового виявлення до тестування безпеки та розробки клінічних випробувань, зберігаючи при цьому безперервність, якої бракує в сучасних процесах розробки ліків, за словами Зоу.
Проєкт використовує ієрархічну систему оркестрації. На вершині знаходиться агент-«директор з науки», який діє як планувальник, делегуючи завдання командам спеціалізованих агентів, розповів Зоу виданню VentureBeat під час телефонної розмови напередодні його виступу на VB Transform 2026.
У той час як одна команда агентів зосереджується на відкриттях, інша займається безпекою, а інші виконують спеціалізовані аналітичні завдання. Оскільки ці агенти працюють у єдиній ієрархічній екосистемі, вони зберігають повний контекст проєкту, забезпечуючи безперервність від першої ідентифікованої молекули до кінцевого клінічного результату.
«Мозок» системи покладається на величезний обсяг первинних даних. Агентам надається доступ до джерел даних, починаючи від геноміки та хімічних даних FDA до баз даних клінічних випробувань, використовуючи протокол контексту моделі.
Команда інвестувала значні кошти у «рідні» для агентів та зручні для них формати даних, що дозволяє ШІ ефективніше синтезувати складну інформацію. Система використовує комбінацію моделей, причому Зоу зазначає, що хоча Claude часто слугує основою для програмування та аналізу даних, архітектура використовує суміш моделей, включаючи ті, що були доналаштовані для спеціалізованих випадків використання.
Зоу залучає фінансування для свого стартапу Human Intelligence приблизно за 1 мільярд доларів США, виходячи з результатів досліджень.
Під час виступу Зоу на VB Transform 15 липня під назвою **Як 10 000 агентних науковців у лабораторії Стенфорда революціонізують медичні дослідження та відкриття**, він поділиться цінними інсайтами, зокрема стратегіями управління контекстом та довготривалими, багатоетапними робочими процесами в системі з багатьма агентами, процесом перетворення та індексування необроблених корпоративних даних для створення «рідних» для агентів даних, а також тим, як використовувати людський аудит та експериментальні сигнали винагороди для перевірки дій агентів.
Ще один виступ на VB Transform, присвячений цінності агентного контексту, — **Створення надійної фундаменту агентного ШІ: Як Zillow прискорила розробку на 40%**, з віце-президентом Zillow з інженерії та технологій Тобі Робертсом та генеральним директором Glean Арвіндом Джейн.
Зацікавлені у відвідуванні VB Transform 2026? Зареєструйтеся тут. Також доступна обмежена кількість безкоштовних перепусток для старших технічних керівників. Зв’яжіться з нами, щоб отримати їх.
Як захиститися (Порада CryptoDom): Завжди перевіряйте джерела інформації, особливо щодо нових технологій та наукових відкриттів. Використовуйте надійні антивірусні програми та регулярно оновлюйте операційну систему та програмне забезпечення, щоб уникнути потенційних уразливостей, які можуть бути використані зловмисниками.
За матеріалами: venturebeat.com