Nvidia开发用于加速蛋白质发现和防止零售盗窃的AI模型

Nvidia近日透露了它是如何利用AI模型来应对制药和零售行业面临的一些最紧迫的挑战——从发现新蛋白质到寻找更好的防盗方法。

Nvidia与Evozyne的合作尤其令人印象深刻，双方有望提供一种加速药物发现和解决其他问题的新方法。Nvidia在近日发布的一份联合文件中，描述了它是如何与Evozyne展开合作，创造出两种在医疗和清洁能源方面具有巨大潜力的蛋白质。

这些蛋白质是使用Nvidia的预训练的AI模型创建出来的。ProtT5是一种转换器模型，可在Nvidia的BioNeMo软件框架中使用，用于创建医疗AI模型。

Evozyne公司联合创始人Andrew Ferguson，同时也是一位致力于化学和机器学习交叉领域的分子工程师，他说：“BioNeMo确实为我们提供了支持模型训练所需的一切，然后以非常低廉的成本使用模型运行各种作业，让我们可以在短短几秒钟内生成数百万个序列。”

ProtT5 AI模型可以读取数百万种蛋白质中发现的氨基酸序列，然后使用神经网络所用的相同技术来理解文本，了解蛋白质在自然界中是如何构成的。之后，研究人员使用ProtT5来预测创建适合Evozyne公司解决问题的全新蛋白质方法。

其中开发的一种蛋白质可以用于治疗先天性疾病，而另一种蛋白质则用于消耗二氧化碳以减少全球变暖。Ferguson表示：“即使在第一轮中，AI模型也产生了与天然存在的蛋白质一样好的合成蛋白质，这个结果真是令人鼓舞，展现了这种模型是如何正确学习大自然的设计规则的。”

设计新蛋白质的传统方法，是使用一种称为定向进化的技术，这是一种缓慢的、漫无目的的方法，每分钟只能改变序列中的几个氨基酸。Evozyne公司表示，机器学习可以加速这个过程来指引数量庞大的潜在蛋白质序列。

Ferguson补充说：“我们正在取得巨大的进步，这使我们能够探索以前从未见过的、具有新功能和有用功能的蛋白质，这项技术让我们能够做10年前根本无法做到的事情。”

Evozyne公司表示，他们计划使用ProtT5开发多种新蛋白质，帮助治疗多种不同疾病和应对气候变化的。而且，AI加速蛋白质工程的前景是非常广阔的。“这个领域的发展速度快得令人难以置信，我很期待看到接下来会发生什么。”

AI防盗

Nvidia在防止零售盗窃方面的工作，涉及到打造三个独立的“零售AI工作流程”。

这些工作流是建立在Nvidia低代码AI应用构建平台Metropolis Microservices之上的，可以用于为零售商创建新型“防损”应用，因为该平台使用了3000万张零售业最常被盗产品的图像进行了预训练，而且还配备了软件使其能够轻松地集成商店内的POS机和对象跟踪软件。

Nvidia表示，他们正在努力解决零售业中一个价值1000亿美元的问题，也就是防损，这里的损是指因盗窃、损坏和错放造成的商品损失。Nvidia表示，估计有65%的损失是盗窃造成的。 更重要的是，据说盗窃事件正在增加，与食品和其他必需品成本上涨趋势是一致的。

Loss Prevention Research Council主任Read Hayes表示：“宏观环境导致零售盗窃正在逐步增加，并有可能使整个行业不堪重负，企业现在面临这样一个现实，即对防损解决方案的投资已经成为一项关键要求。”

Nvidia AI Enterprise软件套件中包括了一个Retail Loss Prevention工作流程，可以识别数百种经常因盗窃而丢失的不同产品，包括肉类、酒精和洗衣粉，同时支持Nvidia Research开发的“小样本学习技术”，可以与主动学习相结合，识别和捕获客户和销售助理在结账时扫描的新产品，并随着时间的推移提高模型的准确性。

其他还包括Multi-Camera Tracking工作流程，可用于创建系统用于跨多个商店追踪单个商品。该系统可以跟踪商店中出售的每一件商品，为每件商品维护一个唯一的ID，以最大限度地降低商品在未付款的情况下从货架上消失的风险。最后，还有一个Retail Store Analytics工作流程，是依靠计算机视觉来生成分析结果，例如商店客流量趋势、顾客数量、过道占用率和其他基本指标。

Nvidia表示，这些工作流程的美妙之处在于，开发人员可以轻松地为不同的零售店定制这些流程。零售情报公司Radius.AI首席技术官Bobby Chowdary表示：“Nvidia基于Metropolis Microservices的新零售AI工作流程让我们能够定制我们自己的产品，快速扩展以更好地满足我们不断增长的客户需求，并继续推动零售领域的创新。”