Технології інтерпретованості нейромереж виходять на новий рівень. Дослідник з компанії Goodfire AI на ім’я Бісселл продемонстрував вражаючий експеримент: використовуючи власні генетичні дані та потужності сучасних моделей ШІ, він створив автоматизований конвеєр, що генерує портрет людини на основі її ДНК.
Що таке Goodfire AI та платформа Ember?
Компанія Goodfire AI — це стартап із Сан-Франциско, одним із перших інвесторів якого стала Anthropic. Основна спеціалізація компанії — дослідження інтерпретованості (interpretability). Вони прагнуть зрозуміти, як саме нейронні мережі представляють інформацію всередині своїх «чорних скриньок».
Головний інструмент компанії — платформа Ember. Вона дозволяє інженерам ідентифікувати та маніпулювати внутрішніми ознаками (features), які моделі ШІ використовують для обробки даних.
Evo 2: Біологічна модель майбутнього
Найгучнішим проектом Goodfire стала співпраця з Arc Institute над моделлю Evo 2. Це фундаційну біологічну модель, яку навчили на колосальному масиві даних: 9,3 трильйона пар основ ДНК із понад 128 000 геномів усіх доменів життя.
Випущена у лютому 2025 року, Evo 2 здатна:
- Обробляти послідовності довжиною до 1 мільйона нуклеотидів.
- Прогнозувати мутації, що викликають хвороби.
- Проектувати нові геноми (наразі на рівні простих бактерій).
За допомогою спеціальних візуалізаторів дослідники виявили, що Evo 2 самостійно навчилася розпізнавати складні структури, такі як $\alpha$-спіралі та $\beta$-листи білків, навіть якщо її не навчали на конкретних білкових даних.
Доступний геном: від мільйонів доларів до $250
Першим кроком у проекті Бісселла було отримання власних даних. Історія вартості розшифровки геному вражає:
- 1999–2000 роки: Проект «Геном людини» коштував близько 300 мільйонів доларів.
- 2015 рік: Ціна впала до 1000 доларів.
- 2026 рік: Сьогодні такі сервіси, як Nebula Genomics, пропонують $30\times$ повне секвенування геному за ціною від 249 до 299 доларів.
Це створює величезні масиви даних (файли форматів FASTQ, BAM, VCF), які можуть займати до пів терабайта пам’яті, вимагаючи серйозних обчислювальних потужностей для аналізу.
Технологічний конвеєр: як ДНК перетворюється на фото
Бісселл поєднав біоінформатичні інструменти з генеративним ШІ. Використовуючи дослідницьку інфраструктуру Goodfire, він надав асистенту Claude Code доступ до свого геному на кластері. Система автоматично:
- Витягувала фенотипові маркери (колір очей, волосся, тон шкіри, риси обличчя).
- Перетворювала ці дані на текстові підказки (промпти).
- Надсилала їх до моделі генерації зображень.
Для візуалізації використовувався API від Google під кодовою назвою Nano Banana (офіційно — Gemini 2.5 Flash Image), випущений у серпні 2025 року. При вартості всього $0,039 за зображення, ця модель здатна створювати логічно точні портрети з дотриманням анатомічних особливостей.
Наука про ДНК-фенотипування: можливості та межі
Хоча результати Бісселла виглядають переконливо (згенероване фото дуже схоже на його молодшу копію), наука застерігає від надмірного оптимізму.
Що ми можемо передбачити точно?
За допомогою панелей на кшталт HIrisPlex-S (аналіз 36 однонуклеотидних поліморфізмів — SNPs), вчені можуть досить точно визначити:
- Колір очей та волосся.
- Пігментацію шкіри.
У чому складність?
Прогнозування структури обличчя залишається «святим граалем» генетики. Дослідження в Nature Communications (липень 2025 року) показало, що виявлені генетичні локуси пояснюють менше 10% варіацій обличчя.
Проте нові моделі, такі як Difface (травень 2025) та AlphaGenome від Google DeepMind (січень 2026), роблять великі кроки вперед. AlphaGenome, зокрема, здатна прогнозувати тисячі молекулярних властивостей, включаючи експресію генів та особливості хроматину.
Майбутнє біологічного самопізнання
Експеримент Бісселла — це не просто розвага. Це демонстрація майбутнього, де розуміння зв’язку між вашим ДНК-кодом і зовнішнім виглядом (або ризиками хвороб) стане такою ж рутиною, як перевірка пульсу на смарт-годиннику.
Як зазначили в Arc Institute, ми вчимося «читати, писати та думати мовою нуклеотидів». Питання лише в тому, наскільки етично ми будемо використовувати ці знання та як захистимо свою генетичну приватність у світі, де ШІ може «намалювати» вас за краплею крові.
