BioArc: Automatisierte Entdeckung optimaler neuronaler Architekturen für Biologie

Die jüngsten Fortschritte bei Foundation‑Modellen haben die Welt der künstlichen Intelligenz in Bereichen wie natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision revolutioniert. In der Biologie versucht man nun, diese Erfolge zu replizieren – jedoch werden häufig die gleichen Architekturen übernommen, die für allgemeine ML‑Domänen entwickelt wurden. Diese „One‑Size‑Fits‑All“-Ansätze greifen nicht optimal auf die einzigartigen physikochemischen und strukturellen Eigenschaften biologischer Daten zu, was zu schlechteren Leistungen führt.

Um dieses Problem zu lösen, präsentiert BioArc ein neues Framework, das auf Neural Architecture Search (NAS) basiert. Durch die systematische Erkundung eines riesigen Architekturraums werden Modelle für verschiedene biologische Modalitäten evaluiert und die Wechselwirkungen zwischen Architektur, Tokenisierung und Trainingsstrategien analysiert. Das Ergebnis ist eine Sammlung hochleistungsfähiger Architekturen, die auf empirischen Designprinzipien beruhen.

Darüber hinaus entwickelt BioArc effiziente Vorhersagemethoden, die optimale Architekturen schnell und zuverlässig bestimmen. Damit bietet das Projekt nicht nur neue Modelle, sondern auch praktische Werkzeuge, die zukünftige Entwicklungen in der biologischen KI maßgeblich vorantreiben können.