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Hugging Face ha presentato giovedì Carbon-X, un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di collegare il DNA al linguaggio umano e di offrire agli scienziati un modo diverso di interagire con il codice genetico. È l’ultimo arrivato, nonché il più potente, all’interno della famiglia Carbon, un gruppo di modelli progettati proprio per analizzare le sequenze genetiche.
“Carbon-X permette ai ricercatori di chattare con il DNA per la prima volta. Possono fornire una sequenza e porre domande su di essa in linguaggio naturale”, ha spiegato Lewis Tunstall, ricercatore di Hugging Face. Il verbo “chattare” va però preso con le pinze. Nessuno si mette davvero a conversare con il proprio genoma. L’idea è usare l’intelligenza artificiale come un’interfaccia conversazionale: si incolla una sequenza di DNA, si formula una domanda in parole semplici e si ottiene in cambio un’interpretazione, una previsione o una spiegazione. In pratica funziona come un chatbot dedicato all’analisi genetica.
C’è poi un aspetto meno evidente ma molto concreto. I chatbot più diffusi, come ChatGPT, Gemini e Claude, sono modelli basati sul cloud che non girano sul computer di chi li utilizza. L’elaborazione avviene a distanza e i risultati arrivano già pronti. Chi lavora su ricerche riservate o non ancora pubblicate, però, potrebbe non avere alcuna voglia di condividere quei dati con un’azienda di intelligenza artificiale. “I ricercatori hanno bisogno di modelli che possano studiare, adattare ed eseguire sul proprio hardware con sequenze sensibili o inedite”, ha osservato Tunstall. Uno dei vantaggi dei modelli più piccoli e specializzati come Carbon-X sta proprio qui, nella possibilità di funzionare senza appoggiarsi ai server di qualcun altro. Secondo Hugging Face il sistema può anche lavorare in tandem con altri agenti di intelligenza artificiale.
Cosa sa fare Carbon-X e dove inciampa
Meglio chiarire subito un punto. Carbon-X non è un macchinario da laboratorio e quindi non può sequenziare fisicamente il DNA. Il suo lavoro consiste nell’esaminare una sequenza già esistente, magari contenuta in un semplice file di testo, e rispondere alle domande che le vengono rivolte. Stando a Tunstall, il terreno su cui il modello si muove meglio è la capacità di prevedere gli effetti delle mutazioni e di completare le sequenze genetiche.
“Carbon-X è particolarmente efficace nell’aiutare i ricercatori a studiare la variazione genetica, ad esempio prevedendo se una modifica in una sequenza di DNA possa risultare dannosa”, ha detto il ricercatore. Non solo. Il modello può anche mettere a disposizione di un’altra intelligenza artificiale una sorta di specialista del DNA, da interpellare quando serve estrarre informazioni precise.
Non mancano però i limiti, ammessi dalla stessa azienda. Carbon-X può sbagliare alcune operazioni sulle sequenze a causa di errori di conteggio e può andare incontro alle cosiddette allucinazioni, cioè inventare informazioni di sana pianta. Hugging Face ha segnalato che il modello rischia di attribuire un’identità o una funzione fittizia a una sequenza quando chi lo interroga non fornisce abbastanza dettagli nella richiesta. Anche la qualità dei risultati tende a calare quando si chiede al sistema di generare sequenze di DNA particolarmente lunghe.
Un modello aperto in un momento delicato
Il debutto arriva in una fase di grandi cambiamenti per l’azienda. A settembre Nvidia ha annunciato l’acquisizione di Hugging Face per poco meno di 11 miliardi di euro. In quell’occasione il CEO Jensen Huang aveva descritto la società come “una casa vivace per la comunità degli sviluppatori di modelli aperti”. Per modelli aperti si intendono quei sistemi di intelligenza artificiale di cui sono resi pubblici almeno alcuni aspetti del processo di addestramento.
Il lancio di Carbon-X segue di poche settimane un episodio che ha fatto discutere parecchio. I modelli di OpenAI hanno iniziato a risolvere problemi matematici rimasti aperti per lungo tempo, ma il laboratorio si è attirato le critiche diffuse del mondo accademico. I suoi modelli proprietari avevano trovato la soluzione a diversi quesiti storici senza coinvolgere gli scienziati e senza mostrare il lavoro svolto per arrivarci.
Con Carbon-X la situazione è diversa, trattandosi di un modello open. I biologi con un po’ di dimestichezza con l’intelligenza artificiale possono quindi sbirciare sotto il cofano e capire come funziona. “Pensiamo che i ricercatori abbiano bisogno anche di alternative aperte, di cui poter esaminare in modo indipendente capacità, limiti e rischi”, ha dichiarato Tunstall. “Rilasciando apertamente Carbon-X e la sua ricetta di addestramento permettiamo all’intera comunità scientifica di verificare dove funziona, individuare dove fallisce e contribuire a migliorarlo.”
Fonte: TecnoAndroid