Living Models, Gemma 4 E4B와 BOTANIC-1 결합해 작물 돌연변이 식별

AI 연구소 Living Models는 기후 복원력을 갖춘 작물에 관여하는 DNA의 식별 속도를 높이기 위해 Gemma 4 E4B와 유전체 언어 모델 BOTANIC-1을 결합했다. 이는 전통적으로 수년간의 물리적 육종이 필요했던 과정이다.

이 아키텍처에서 Gemma는 유전체 데이터를 처리해 선별된 후보 서열을 BOTANIC-1에 전달하며, BOTANIC-1은 진화적 영향을 평가해 인과적 돌연변이를 찾아낸다. 최근 테스트에서 이 파이프라인은 한나절의 연산으로 목표 멜론 수확량 돌연변이를 식별하고, 2,494개의 후보 가능성 중 1위로 순위를 매겼다.