2024 Databricks GenAIワールドカップアメリカ優勝者：GreenLight BiosciencesのAdaptiveFilters

GreenLight Biosciencesは、Databricksが主催するGenerative AI World Cup、つまり、Databricks Data Intelligence Platformを最大限に活用した画像処理エージェントを構築するための6週間のハッカソンに参加しました。このイベントでは、18カ国以上から1500人以上のデータサイエンティストとAIエンジニアが集まり、GreenLight Biosciencesチームがグランプリを獲得しました。チームは、Databricks Mosaic AIからの最先端のGenAI機能、モデルサービング、ベクトル検索、Databricksノートブック、Databricksアプリを活用して最終製品を作成しました。

背景

人口の増加と気候変動の環境への影響の増大により、食糧供給を確保するための農業の急速な革新が必要となっています。持続可能で環境に優しく、効率的な農業を実現するための重要なツールの一つは、新型の生物農薬です。これらの製品は、人間や環境に害を及ぼし、食品に残留物を残す可能性のある化学農薬に対する依存を減らしながら、手に負えない害虫を管理する新たな行動様式を提供します。^1,2

GreenLight Biosciencesは、その先駆的な生物殺虫剤、Calanthaでこの分野のリーダーです。この画期的な製品は、RNAベースの農薬スプレーで、その目的のターゲットの遺伝子に合わせて調整されています。これは新しい、既存の化学物質よりも安全な精密なアプローチです。Calanthaは最近、ScienceとPopular Science、さらにはそれを使用した農家からも認識されました。

しかし、Calanthaのような製品を発見するプロセスは長く複雑で、しばしば研究室、温室、野外試験での長期的なテストを必要とします。

生成的AI（GenAI）技術は、製品リードのスクリーニングプロセスを自動化することで、この発見パイプラインを革新し、新たな解決策を農家に提供するまでの時間を大幅に短縮することができます。これを実現するために、GreenLight Biosciencesは画像キャプチャと処理方法を使用して有望な分子を特定します。現在の画像処理技術は、時間がかかり労力を必要とするパラメータの手動識別によく依存しています。ハイスループットプロセスは、この課題に対処し、病気の監視や質量の定量化などのタスクで新たな生物農薬の性能を迅速に評価することを可能にします。しかし、堅牢なハイスループット画像処理ワークフローを開発するには、大規模な投資と専門知識が必要であり、これが研究開発の初期段階での障壁となることがあります。

AdaptiveFilters：画像処理エージェント

これらの課題を克服するために、GreenLight BiosciencesはAdaptiveFilters：GenAIによって駆動される画像処理エージェントを開発しました。このツールは、画像とタスクの説明を提供するだけで、ユーザーが迅速に画像処理パイプラインを作成できるようにします。AdaptiveFiltersは、処理された画像、推奨フィルター、そして各選択の背後にある理由を返し、さらなるカスタマイズと調整のための明確な出発点を提供します。

AdaptiveFiltersの動作方法

AdaptiveFiltersは、効果的に機能するために画像とタスクの説明だけが必要です。例えば、ユーザーが植物の画像を提出し、タスクを背景から植物を分離すると指定すると、AdaptiveFiltersは分離された植物の画像と、適用された各フィルターの詳細な説明とともに、提案されたフィルターを提供します。これらのフィルターは、高速画像処理パイプラインに統合することができ、複数の画像を同時に自動的に処理することを可能にします。

 

アプリケーションフロー

 

 

入力＆出力の例

 

システムアーキテクチャ

AdaptiveFiltersは、Databricksプラットフォーム上で構築・運用されるマルチモーダルGPT4oチャットアプリケーションです。このシステムは、LangGraphワークフローを使用し、3つの主要なエージェント：Planner、Executor、そしてCritiquerがDatabricksアプリとしてデプロイされています。プランナーはフィルターとパラメータープランを作成し、エクゼキューターがそれを適用し、クリティカーがそれをユーザーのリクエストに対して検証します。出力が正しい場合はユーザーに提供され、そうでない場合はプロセスが再試行されます。

プランナーは、Databricks Mosaic AIを使用したタスク埋め込みとモデルサービングによる取得強化生成（RAG）を通じて、以前に生成されたタスクプランでさらに強化されます。

成功したプランはベクトル検索（ベクトルストア）に保存され、タスクプランの類似性検索を支援し、将来の計画に役立ちます。

主なメリット

AdaptiveFiltersは、現在手動で行われているフィルターの推奨を提供することで、エンドユーザーのプロセス効率を大幅に向上させます。アイデアからローンチまで10年かかる市場で、時間を節約することは非常に重要であり、このツールは明確な根拠を提供することで、説明可能なAIの進歩に貢献します。

技術的なユーザーにとって、AdaptiveFiltersは基本的な画像処理タスクをアプリにストリームライン化し、独自のフィルターをデプロイするプラットフォームとして機能し、構造化された画像処理パイプラインの開発の基盤を築きます。これらの機能は、ユーザーフレンドリーさと技術的な適応性の両方を推進します。

未来の開発

AdaptiveFiltersは、フィルターの種類と精度をともに向上させることで、さらに複雑なタスクをサポートする可能性が非常に大きいです。目標は、ドメイン固有の知識を言語モデルに統合し、バイオテクノロジーと農業技術産業のアプリケーションに対する推奨事項をカスタマイズすることです。さらに、Databricks上のオープンソースのHuggingFaceモデルを活用して高度な画像分析を行い、タスクプランデータセットを用いて言語モデルを微調整することで、AIの全体的な能力をさらに強化します。

まとめ

AdaptiveFiltersは、GreenLight Biosciencesが開発した革新的なツールで、生物農薬の識別と開発を効率化します。Generative AIのDatabricksを活用することで、AdaptiveFiltersは画像処理タスクを自動化し、時間の削減を最大50％、生物農薬のスクリーニングスループットを4倍に増加させる結果をもたらします。このプロジェクトは、AIが農業バイオテクノロジーの研究開発を加速させる変革的な可能性を示しており、持続可能な農業実践と技術の道を開くことになります。

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¹Nchu F. 害虫の持続可能な生物学的防除：前進する道。応用科学。2024; 14(7):2669。https://doi.org/10.3390/app14072669

²Góngora CE, Silva MdC. 農作物の病害虫の制御のための持続可能な戦略と農薬の削減。農学。2024; 14(9):2158. https://doi.org/10.3390/agronomy14092158