ג’ינהאן קים, מנכ”ל Standigm – סדרת ראיונות

ג’ינהאן קים הוא המנכ”ל של Standigm, חברה לגילוי תרופות באמצעות AI.

מזיהוי מטרות מותאם אישית ועד ליצירת מולקולות מובילות, פלטפורמת ה-AI של Standigm יוצרת תובנות לכל שלב בפיתוח תרופות בעלות ערך מסחרי מפרויקטים פנימיים ושותפויות.

התחלת לכתוב קוד כשהיית בכיתה ו’, יכול לספר כיצד התעניינת ומה הייתה עבודתך הראשונה?

אה, כן – על ה-Apple II Plus שלי. זה היה הזרז להפוך אותי מחנון ספרים ליוצר. התחלתי לתכנת, החל מתכנות C, מתוך סקרנות. התעניינתי בעקרונות ובהיבטים התאורטיים של המחשב שלי. משם, הפכתי ללומד לכל החיים בתחום הטכנולוגיה.

מה היה הדבר שמשך אותך ללמידת מכונה?

קיבלתי את התארים שלי בכימיה יישומית ובינטליגנציה מלאכותית באוניברסיטת אדינבורו תחת ג’פרי הינטון. הוא הוא המדען והמדען המחשב שבעצם יצר את הלמידה העמוקה. הינטון עבד על רשתות עצביות מלאכותיות ותכנן מכונות אוטונומיות ואינטליגנטיות – ולאחר מכן, אלגוריתמים של למידת מכונה. גוגל העסיק אותו לפני עשר שנים ליצור את ה-AI שלהם והשאר הוא היסטוריה.

מתי התחלת לעבוד בחיתוך הביולוגיה ולמידת המכונה?

עבדתי במכון הטכנולוגי המתקדם של סמסונג, שם פיתחתי אלגוריתמים. אחד האלגוריתמים שפיתחתי היה מנגנון לתיקון נזקי DNA. רציתי לעבוד בתחום הביולוגיה ולפתור את הבעיות הקשות ביותר. שני הדברים המורכבים ביותר הם הגוף האנושי ומחשבים שחושבים כמו בני אדם, וצריך לעבוד כדי להבין אחד כדי לתפוס את השני. מערכות AI יכולות לא רק לחפור בנתונים מדעיים נרחבים שפורסמו במשך עשורים מרחבי העולם, אלא גם לעבד את המורכבות של הגוף האנושי ולתפוס במהירות ובאופן קוהרנטי את הדפוסים של מנגנונים ביולוגיים. היה קל לראות שביולוגיה ולמידת מכונה הולכות יד ביד.

יכול לספר את סיפור המקור של Standigm?

עבודתי בבריאות ומדע חשפה מה שנראה לי כבעיה גדולה בגילוי תרופות מסורתי: זמן וכסף שנדרשו לסריקת מאמרים מדעיים וניסויים או הרמזים שמספקים את הנקודת הזינוק ליצירת תרופות חדשות. מדענים אנושיים עשו את המחקר המעמיק הזה. אני ושני עמיתים של סמסונג, סאנג אוק סונג וסו ג’ונג יון, ראינו הזדמנות להעביר את העבודה מבני אדם למכונה אינטליגנטית ולתכנן זרימת עבודה חדשה. גם, לא רציתי לעבוד תמורת משכורת; רציתי לעבוד בשביל עצמי, להביא שיטות גילוי תרופות לסטנדרט חדש, שהוא המקור של העבודה והשם “Standigm”, החברה ששלושתנו הקימנו. המודל ה-AI שלנו כיום משיג דיוק חיזוי גבוה והטכנולוגיה שלו מגיעה ל-ROI מקסימלי.

מהו בעיית הנגישות הסינתטית וכיצד Standigm עובדת לפתור אותה?

מודלים יוצרים יכולים לע