Evo 2 是一個強大的新型 AI 模型，它基于亞馬遜云科技（AWS）上的 NVIDIADGX Cloud 構建而成，能夠幫助用戶深入了解不同物種的 DNA、RNA 和蛋白質。

世界各地的科學家現在都可以訪問 Evo 2，Evo 2 是一個功能強大的新型基礎模型，能夠理解所有生命領域的遺傳密碼。Evo 2 由非營利性生物醫學研究機構 Arc 研究所和斯坦福大學聯合在NVIDIA DGX Cloud平臺上構建，是目前向公眾開放的最大基因組數據 AI 模型。

Evo 2 在一個由近 9 萬億個核苷酸（DNA 和 RNA 的組成單位）組成的龐大數據集上訓練而成，可用于生物分子研究應用，包括根據基因序列預測蛋白質的形態和功能、識別用于醫療和工業應用的新型分子、以及評估基因突變如何影響這些分子的功能。

Arc 研究所聯合創始人兼核心研究員、加州大學伯克利分校生物工程助理教授 Patrick Hsu 表示：“Evo 2 是基因組學的一座重要里程碑。通過增進對這些生命基本組成單位的了解，我們可以在醫療和環境科學領域探索目前難以想象的解決方案。”

借助適用于 Evo 2 的NVIDIANIM微服務，用戶能夠生成各種生物序列并通過設置調整模型參數。想要在其專有數據集上微調 Evo 2 的開發者，可以通過開源NVIDIA BioNeMo框架（一個適用于生物分子研究的加速計算工具集）下載該模型。

斯坦福大學化學工程助理教授、迪特爾-施瓦茨基金會斯坦福數據科學系研究員、Arc 研究所創新研究員 Brian Hie 表示：“長期以來，設計新的生物學模型既費時費力，又充滿不確定性。借助 Evo 2，研究人員能夠更便捷地進行復雜生物系統的設計，取得突破的時間也大大縮短。”

助力復雜的科學研究

Arc 研究所創立于 2021年，創立之初，其創始捐贈者共出資 6.5 億美元。該研究所為科學家提供多年期資助，使他們能夠專注于創新研究而不必擔心費用申請，以此助力研究人員攻克長期科學難題。

其核心研究人員可獲得最先進的實驗室場地，以及為期八年且可續簽的資金支持。與此同時，研究人員還可以在該研究所的合作大學之一擔任教職，這些合作大學包括斯坦福大學、加州大學伯克利分校和加州大學舊金山分校。

憑借頂尖的研究環境以及 NVIDIA 的加速計算專業技術和資源，Arc 研究所的研究人員能夠開展更加復雜的項目，分析更龐大的數據集并更快取得成果。該研究所的科學家正致力于癌癥、免疫功能障礙、神經變性等疾病領域的研究。

NVIDIA 通過 AWS 上的 NVIDIA DGX Cloud 向科學家提供了 2000 顆NVIDIA GPU，加速了 Evo 2 項目的落地。DGX Cloud 開通了對大型計算集群的短期訪問路徑，使研究人員能夠靈活開展創新。這個全托管式 AI 平臺包含 NVIDIA BioNeMo，以 NVIDIA NIM 微服務和NVIDIA BioNeMo Blueprint的形式提供各種優化軟件。

NVIDIA 研究人員和工程師還在 AI 擴展和優化方面開展了密切合作。

在生物分子科學領域的應用

Evo 2 能夠深入分析 DNA、RNA 和蛋白質。該模型基于植物、動物和細菌等生命領域的眾多物種數據訓練而成，可應用于醫療、農業生物技術、材料科學等科學領域。

Evo 2 所使用的新型模型架構可處理冗長的遺傳信息序列，最多可達到 100 萬個 token。這種對基因組更全面的觀察視角，能夠幫助科學家們深入理解生物體遺傳密碼中相距較遠部分之間的聯系，以及細胞功能、基因表達和疾病的機制。

Hsu 表示：“一個人類基因就包含數千個核苷酸，所以要讓 AI 模型分析如此復雜的生物系統如何運作，每次能夠處理的基因序列信息越多越好。”

在醫療和藥物研發領域，Evo 2 可以幫助研究人員了解哪些基因變異與特定疾病有關，并設計出能夠精準靶向這些區域治療疾病的新型分子。例如斯坦福大學和 Arc 研究所的研究人員發現，在 BRCA1（一種與乳腺癌有關的基因）檢測中，Evo 2 能夠預測以前未識別的突變是否會影響基因功能，并且準確率能達到 90%。

在農業領域，該模型可深入解析植物生物學，并幫助科學家開發出更能抵御氣候變化或營養更豐富的農作物品種，以此助力解決全球糧食短缺問題。在其他科學領域，Evo 2 可用于設計生物燃料，或者改造能分解石油或塑料的蛋白質。

Arc 研究所首席技術官 Dave Burke 表示：“部署像 Evo 2 這樣的模型，就如同將一臺功能強大的新型望遠鏡送往宇宙最遙遠的地方。雖然我們知道前方有無數的奧秘等待著我們去探索，但我們不知道會發現什么。”