Menguasai Mesin: Latent Labs Merekayasa Masa Depan Biologi

Dalam karya Julien Offray de La Mettrie abad ke-18, l’homme machine, sang filsuf mengibaratkan tubuh manusia sebagai sebuah mesin yang kompleks. Beberapa dekade kemudian, para ahli biologi dan biofisika pionir seperti Thomas Huxley dan Francis Crick menarik analogi yang sebanding. Saat ini, pandangan mekanistik tentang biologi tersebut membentuk operasi, misi, serta ambisi masa depan Latent Labs. “Biologi mendukung kemanusiaan; semua tubuh kita terdiri dari blok-blok pembangunannya,” kata Simon Kohl, founder dan CEO. Bidang sains ini, jelasnya, adalah “sebuah sistem yang menghitung,” dan sel-sel kita, seperti “komputer mini.”

Para tokoh awal menyalurkan filosofi mereka ke dalam karya mereka, meletakkan dasar bagi pengembangan ilmu pengetahuan yang ketat dan dapat diuji. Secara paralel, kita telah melihat evolusi mesin itu sendiri, mulai dari mekanisme industri hingga, yang lebih baru lagi, kecerdasan buatan yang canggih. Latent Labs membangun hal ini, membawa analogi biologi kuno sebagai mesin ke era baru. Dengan memanfaatkan AI generatif, startup ini membantu para ilmuwan menjadikan biologi “dapat diprogram,” kata Kohl, dan akhirnya “menguasai biologi secara komputasional, untuk memajukan penelitian terapeutik.”

Latent Labs berkolaborasi dengan AWS melalui Program Akselerator AI Generatif AWS, mengakses dukungan, koneksi ke jaringan AWS, strategi masuk ke pasar, dan solusi termasuk Amazon SageMaker HyperPod. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melatih dan membangun model kepemilikan serta menskalakan sumber daya komputasi dan inferensi secara efisien dan andal. Model Latent-X miliknya, tersedia di Latent Labs Platform “mendobrak konvensi masa lalu,” menawarkan pendekatan yang didukung AI Generatif untuk desain protein yang “menghindari serta menambah eksperimen laboratorium.”

Menemukan ketertiban dalam kekacauan

Biologi mungkin merupakan “sebuah sistem yang menghitung,” kata Kohl, tetapi kemajuannya masih terhambat oleh keterbatasan teknologi di laboratorium. Penelitian secara tradisional melibatkan “pencarian di alam, melakukan eksperimen laboratorium basah, dan mendapatkan kembali hasil acak, yang mungkin hanya beberapa di antaranya bagus.” Data biologis dapat terlihat “kacau,” lanjutnya, sementara eksperimen laboratorium “seringkali rumit, panjang, dan mahal; Anda perlu mendapatkan reagen serta ada aplikasi tertentu ketika eksperimen laboratorium tidak mudah dilakukan.”

Alih-alih bergantung pada alam, misi Latent Labs adalah “menjadikan hal ini dapat diprogram, alih-alih hanya menemukan secara observasional apa yang diberikan alam kepada kita.” Perusahaan sedang membangun model fondasi dan menciptakan algoritma untuk memodelkan interaksi antara protein, DNA, RNA, dan molekul kecil—blok pembangunan biologi. Dengan menyematkannya ke dalam platformnya, Kohl membantu para ahli biologi, biokimia, serta perekayasa protein di perusahaan farmasi dan bioteknologi untuk, “dengan cara menekan tombol, mendapatkan molekul yang sebelumnya harus mereka tunggu berminggu-minggu, bahkan mungkin beberapa bulan melalui berbagai langkah optimisasi.”

Dampaknya, lanjutnya, akan luar biasa dan “mengubah industri secara menyeluruh dan juga mengubah apa yang dapat kita harapkan sebagai spesies dalam hal cara kita mengobati penyakit serta sakit kita.” Kecepatan dan skala penerapannya dapat ditingkatkan secara signifikan, disesuaikan dengan individu, dan membuka peluang untuk memecahkan “kelas masalah yang sama sekali berbeda” di berbagai bidang mulai dari teknologi pangan dan pertanian hingga ilmu iklim.

Namun, seperti para ilmuwan yang didukungnya, Latent Labs juga menghadapi tantangan. Data adalah kunci dalam hal pelatihan dan pembangunan model kepemilikan, dan perusahaan ditugaskan untuk mengkurasi serta menggabungkan set data dari banyak sumber. Selain itu, “kami perlu menjalankan banyak eksperimen secara paralel. Namun, ada juga fase ketika kami ingin membuat ulang ide dan arsitektur tertentu dan hanya meningkat skalanya secara vertikal.” Semua ini, ujar Kohl, “membutuhkan akses ke komputasi yang andal, yang juga dapat diskalakan dalam banyak hal.”

Mengakselerasi inovasi dengan skalabilitas, keandalan, dan komunitas

Latent Labs beralih ke AWS untuk mendapatkan dukungan, dalam kolaborasi yang mencakup dan melampaui teknis, menawarkan beragam manfaat. Hubungan ini “memberikan kontribusi yang signifikan di sisi komputasional, tetapi hal yang mungkin lebih penting, kami merasa kemitraan ini sepenuhnya memberi kami akses ke komunitas yang sangat hebat,” jelas Kohl. Dalam hal komputasi, “teknologi AWS yang paling penting bagi kami saat ini adalah Hyperpod. Layanan ini memungkinkan kami untuk menskalakan komputasi kami dengan lancar, baik itu untuk pelatihan maupun inferensi. Karena kami memiliki variasi dan keragaman kasus penggunaan yang berbeda secara internal, fleksibilitas tersebut sangat memungkinkan.”

Amazon SageMaker HyperPod memungkinkan pengguna untuk dengan cepat menskalakan tugas pengembangan model seperti pelatihan, penyempurnaan, atau inferensi (menggunakan model untuk membuat prediksi berdasarkan data baru), di seluruh klaster ratusan atau ribuan akselerator AI. Dengan menggunakan solusi ini, Latent Labs dapat menjalankan inferensi dalam skala besar, dan dengan cepat dan mudah menaikkan serta menurunkan skala sesuai kebutuhan; “memiliki solusi ini di ujung jari kami, memungkinkan kami menentukan status performa model kami” dalam kondisi dunia nyata, jelas Kohl, dan “telah membuat perbedaan besar dalam seberapa efisien kami dapat melakukan penelitian.”

Kemampuan untuk menghasilkan dan menguji sekuens biologis baru (seperti DNA) dengan lebih tepat dan mudah melalui model AI pada akhirnya akan mempercepat pembuatan serta deployment-nya di dunia nyata. “Alih-alih harus menerima apa pun yang diberikan alam kepada kita atau apa yang mungkin kita temukan secara acak dalam eksperimen laboratorium, kita dapat sepenuhnya mengontrol dan menyesuaikan dengan sistem AI secara tepat,” kata Kohl. “Jika Anda memikirkan hal ini secara menyeluruh, hal tersebut akan sangat memungkinkan, baik di tingkat molekuler, membuat obat baru, maupun pada tingkat sistem.” Beliau melanjutkan, “Itulah inti dari gagasan ini, yaitu memindahkan biologi dari ilmu observasional ke ilmu rekayasa.”

Mulai dari sains hingga dukungan: selain “infrastruktur yang dibangun dan direkayasa dengan sangat baik,” kata Kohl, hubungan Latent Labs dengan AWS juga termasuk berpartisipasi dalam Program Akselerator AI Generatif AWS. Hal ini memberi startup ini kesempatan untuk bertemu tim AWS serta peserta lain dalam kohort, “yang merupakan kesempatan besar untuk belajar dari satu sama lain,” ujar Kohl. Mengakses dan terlibat dengan jaringan perusahaan yang beragam ini membantu Latent Labs menjawab pertanyaan mendasar yang sangat penting dalam perjalanan startup-nya: “bagaimana Anda beralih dari tahap substrat benih ini ke perusahaan yang jauh lebih besar, perusahaan yang sukses dalam ekosistem AWS?”

Jawabannya datang melalui “kemitraan yang jauh lebih dalam” yang dikembangkan antara Latent Labs dan AWS, yang melibatkan dukungan dengan strategi masuk ke pasar, berdiskusi dengan partner AWS, dan menjalin koneksi di seluruh jaringan AWS. Hal ini juga membuka peluang masa depan untuk pertumbuhan. “Kami membahas tentang mengintegrasikan dengan beberapa platform AWS yang berorientasi pelanggan, baik itu Amazon Bedrock maupun platform lain yang sedang dibuat,” ujar Kohl.

Filosofi bersama untuk masa depan yang menarik

Fokus awal Latent Labs adalah membangun solusi yang memodelkan interaksi molekuler. Seiring perkembangan kemitraannya dengan AWS dan pendekatannya berkembang, perusahaan berharap dapat memodelkan seluruh organisme pada masa depan. “Hal itu akan menjadi impian,” kata Kohl.

AI adalah akselerator yang canggih dan “teknologi itu sendiri menarik,” lanjutnya, tetapi “yang paling menarik bagi saya pada dasarnya adalah memberikan penguasaan biologi semacam itu ke tangan para peneliti.” Dengan dukungan dari AWS—melalui visibilitas di acara seperti AWS re:Invent dan bantuan dalam mengembangkan strategi masuk ke pasar—Latent Labs mewujudkan visi tersebut. Upaya ini diperkuat oleh fondasi yang lebih dalam: filosofi bersama antara kedua perusahaan. “Ada keselarasan yang sangat bagus karena kami berdua berfokus pada perusahaan serta partner yang menggunakan teknologi kami,” kata Kohl.

Seperti AWS, Latent Labs yakin bahwa kepercayaan dan sentrisitas pelanggan merupakan fondasi inovasi dan kemitraan yang bermakna. Meskipun AWS telah membantu mengakselerasi kemampuan startup ini untuk membangun serta menskalakan, Latent Labs tetap berfokus pada pemberdayaan orang yang paling penting: ilmuwan. Orang tersebut adalah “para praktisi, ahli biologi, serta bioengineer, yang paling tahu apa yang harus diterapkan pada model ini,” kata Kohl. Dengan memberikan alat yang canggih dan intuitif ke tangan mereka, Latent Labs menginovasi ulang ide lama dengan teknologi baru: bahwa biologi, seperti mesin, dapat diterjemahkan, dipahami, dan direkayasa. “Penyelarasan inilah yang menurut saya membuat kami sangat bersemangat tentang kemitraan strategis ini,” tutup Kohl.