世界农化网中文网报道：近日，Evogene Ltd宣布其与谷歌云合作开发的生成性人工智能基础模型1.0版本已经完成。这一模型将作为Evogene的小分子发现和优化技术引擎ChemPass AI的重要扩展，旨在解决制药和农业行业面临的共同挑战：如何识别出满足多项复杂产品标准的新型小分子。

在制药和农业领域，成功的产品开发依赖于发现既满足复杂性能标准又可申请专利的分子。然而，传统发现方法通常按顺序解决这些挑战，降低了成功的概率。此外，传统方法往往倾向于探索已被充分研究或竞争激烈的化学空间领域，限制了创新潜力，使得获得强大的知识产权和实现有意义的产品差异化变得困难。

相比之下，生成性人工智能模型通过支持公司在小分子发现过程中同时考虑多项复杂的产品要求，并创造出真正新颖的分子结构，从而助力企业发展。Evogene的这一同类首创的基础模型正是为此而设计的。该模型由Evogene的算法团队自主研发，相较于传统生成性人工智能技术，实现了显著的进步。内部计算分析显示，该模型在成功且精准地设计新型分子方面达到了约90%的精确度，远高于传统GPT人工智能模型的29%。这确保了每个化合物能够同时满足所有关键参数，为创造具有高活性、可合成性和可专利性的生命科学产品分子铺平了道路。

该模型基于约380亿个分子结构的庞大数据库进行训练，并通过谷歌云的先进人工智能基础设施部署，包括高性能GPU和可扩展存储。由此产生的基础模型不仅为Evogene的ChemPass AI提供了动力，还将为未来的增强功能提供可扩展的基础。

Evogene总裁兼首席执行官表示，完成这一基础模型是其产品的一个重要里程碑。它为ChemPass AI开辟了新的前沿，赋予了生成全新分子的能力，这些分子不仅具有性能，还能创造新的知识产权空间。这是克服生命科学研发长期挑战的关键，无论是减少制药领域的后期失败，还是开发出有效、可持续且具有专利权的农用化学品。

Evogene还宣布，其生成性人工智能基础模型2.0版本的开发工作已经启动，重点是增强多参数优化的灵活性。新版本将纳入针对治疗背景或特定农业需求量身定制的预定义参数，使ChemPass AI能够更好地平衡复杂的真实世界约束，例如功效、毒性、稳定性等，显著提升其生成针对临床、商业和监管成功优化的分子的能力。

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