Basecamp Research的團隊如何結合生物多樣性與人工智慧，推動生物資料的大規模蒐集與分析，以促進生物科技的革命性發展

 這段訪談主要介紹了一個名為Basecamp Research的團隊如何結合生物多樣性與人工智慧，推動生物資料的大規模蒐集與分析，以促進生物科技的革命性發展。

重點摘要如下：

1. **實地採樣與資料蒐集**  

   Basecamp Research將研究重心放在實際生物多樣性豐富的地區，如哥斯大黎加（該國面積僅占地球表面0.03%，卻擁有約6%的全球生物多樣性），從自然環境中採集土壤等樣本，並將生物物質轉換為大量的數據。僅一匙土壤中包含的生物細胞數量即與地球人口相當，蘊藏無數未知的DNA和蛋白質資訊。

2. **解決生物學的資料瓶頸**  

   目前生物學面臨「資料牆」，也就是已有資料量不足以支撐更高效能的機器學習模型，而現有蛋白質語言模型表現停滯不前，主要因公開資料庫缺乏自然界的多樣性。Basecamp目標是每年將資料庫擴展十倍，以突破此瓶頸。

3. **跨領域合作與高性能運算**  

   大規模DNA定序與標註需要數億CPU小時和龐大運算資源，Basecamp與微軟Azure以及NVIDIA合作，利用其頂尖運算平台和GPU加速，來處理和訓練基於龐大生物資料的基礎模型。

4. **建立全面的基因與蛋白質基礎模型**  

   團隊致力於發展可以理解任意蛋白質、基因及基因組的通用AI模型，這種模型能推動生物醫療、農業和化工等多個領域的創新。現有生物知識與未知之間相差巨大，如同五滴水與整個大西洋的比例。

5. **生態系統中生物體演化與環境互動的數據重要性**  

   研究強調生物“語言”的複雜性，基因在不同時間和環境下的動態調節及相互作用，及其在不同生態系統中的快速演化。對於AI模型準確預測生物功能，了解這些背景信息至關重要。

6. **全球協作與共享成果**  

   Basecamp與各國科研機構合作，像是哥斯大黎加的CENIBiot，既共享資料也培訓科學家，支持地方學術與產業發展，並承諾將可能的商業收益回饋給合作國家，促進生物資源的永續利用和保護。

7. **應用前景與展望**  

   透過將自然界進化產生的海量資料數位化並結合AI，能夠發現與設計全新功能的蛋白質與酶，推動基因編輯技術、藥物開發、農業改良和材料科學等多方面創新。團隊視生物資料為數據公司核心，依賴深度運算來解讀DNA語言，最終達成控制與改造生物的目標。

8. **對未來的期待**  

   Basecamp認為現階段是人類歷史上最激動人心的時刻，生物與AI的結合將開啟前所未有的創新時代，能帶來新型藥物、材料和技術，從根本提升人類生活品質。

總結來說，這次訪談呈現了Basecamp Research如何在生物資料的蒐集、處理與AI建模上突破現有限制，融合全球資源推動生物領域的深度理解與應用，並藉由真實世界樣本與高效能計算，打通從生物多樣性到商業創新的橋樑，開創生物科學的新紀元。