Biomni 도구와 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 활용하여 바이오의료 연구 에이전트 구축하기

Biomni의 전문 도구를 Amazon Bedrock AgentCore Gateway와 통합하여 생산 준비가 완료된 바이오의료 연구 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 연구자들은 안전하고 확장 가능한 인프라를 통해 30개 이상의 생체 의학 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 이 구현은 연구 프로토 타입을 기업급 시스템으로 변환하는 방법을 보여주며, 과학적 재현 가능성을 위해 지속적인 메모리, 의미론적 도구 발견 및 포괄적인 관측 가능성을 갖추고 있습니다.

GxP 환경에서 AI 에이전트 구축 가이드

GxP 규정 준수를 위한 규제 환경이 AI의 고유한 특성을 고려하도록 발전하고 있습니다. 본문에서는 위험 기반 구현, 다양한 위험 수준에 따른 실용적 구현 고려 사항, AWS의 규정 준수를 위한 공유 책임 모델, 위험 완화 전략의 구체적 예시 등을 다룹니다.

Metagenomi, AWS Inferentia를 활용해 비용 효율적으로 수백만 개의 특이 효소 생성

Metagenomi가 AWS와 협력하여 Progen2 단백질 언어 모델을 AWS Inferentia에 구현하여, 고철분획 효소 생성 워크플로에 대해 최대 56% 비용 절감을 달성했다. EC2 Inf2 Spot 인스턴스와 AWS Batch를 사용하여 수백만 개의 특이 효소 변형을 비용 효율적으로 생성하였으며, 클라우드 기반 생성적 AI가 바이오테크 응용 프로그램에 대규모 단백질 설계를 더 접근 가능하게 만들었다.