拜耳的全球數據資產負責人Will McQueen表示，該平臺基于Amazon SageMaker Studio開發，融合了Amazon Bedrock和Amazon Q的GenAI功能，以加速新型農業產品的開發。平臺的初期版本將在未來幾個月內發布。McQueen還指出，該平臺具有增強的連接性、代碼自然語言編寫功能，以及強大的測試和安全保護措施。
此外，拜耳的團隊還在平臺上開發了獨特的功能，如模型注冊表，這是一種自定義的AI模型目錄和生命周期管理工具，幫助數據科學家從發現、測試到部署和生產，追蹤每個階段的要求，并共享代碼，促進團隊合作和創新。
拜耳計劃在2025年將GenAI模型投入生產，未來可能通過高級AI技術開發混合種子或新種子，從而影響全球糧食供應鏈。這一切都是為了實現拜耳“養活世界”的核心使命。
“從加速的角度來看，我們認為GenAI和Bedrock的重用維度可以創造新的機會。”他說，“隨著模型在其生命周期中前進，它會經歷不同的階段門檻和要求。”
推動變革
拜耳農業部門通過開發這個技術平臺，將其GenAI的努力和與AWS的合作提升到了一個新水平，該平臺不僅促進模型開發，還培訓數據科學家和工程師在提示工程技術和高級數據技術的應用上，以創建新的商業產品。
在最近的AWS峰會上，拜耳作物科學被列為在GenAI創新方面領先的企業客戶之一，與Exscientia的先進藥物發現平臺和EvolutionaryScale的ESM3一起。McQueen強調，即使是對于高技能人員，使用GenAI平臺涉及的變革管理也是復雜的，需經過“深思熟慮的評估”。
“習慣于用AI來從根本上不同的方式完成工作需要一些時間。”他說。
GenAI的基本功能，如文檔總結和內容創建，已經在提高數據科學平臺的質量，并縮短了可用時間，但隨著時間推移，拜耳的創新者和農業科學家將更加熟練地整合平臺的獨特工具和功能，以前所未有的方式進行創新。
“這將幫助員工更快地熟悉[我們的]GenAI平臺，并更好地理解其構建模型的能力，”McQueen說，“這是一個補充。”
然而，這需要嚴格的監督和強大的質量控制程序，他承認，使用地球上最先進的科學工具進行實驗帶來了風險。
為此，農業部門團隊建立了安全措施，以防止專有數據從平臺泄露，或更糟的是，向拜耳全球的農民群體部署未經測試的解決方案。
開放的合作方式
拜耳作物科學運行一個多云環境，但McQueen選擇與AWS更緊密合作，因為它的GenAI平臺更靈活和開放。基于Bedrock的平臺將允許拜耳的數據科學家和工程師訪問來自市場如Hugging Face的各種開源大型語言模型（LLM）。
亞馬遜的AI平臺還使客戶如拜耳能夠使用他們選擇的數據平臺，這對于開發GenAI模型至關重要。對于拜耳作物科學來說，Google BigQuery是該部門的數據倉庫，McQueen指出。
“我們早期在與AWS的合作中發現的一件事是，構建靈活的技術能力，使我們能夠開發更具模塊化的架構，能夠插入來自不同供應商的模型。”他說。
例如，Bedrock的GenAI模型目錄包括合作伙伴提供的開源和封閉模型，如Meta的Llama 2.1和Mistral的最先進的Large 2模型。
IDC的云和邊緣服務研究副總裁Dave McCarthy指出，各云服務提供商在GenAI方面的策略各不相同。Google專注于其內部開發的Gemini模型系列的價值，而AWS則更多地與第三方模型供應商合作。長期來看，哪種方法更好尚無定論。
與此同時，隨著企業向更高級的GenAI模型開發邁進，CIO們將面臨大量的管理任務，包括供應商合作、采購、成本、開發、結果測量和安全保障。
保障過程
盡管仍處于早期階段，拜耳作物科學正在積極開發McQueen稱之為“顛覆性”的農業行業新應用。
該部門正與Bedrock并行推進其數據科學平臺，并計劃在亞馬遜AI平臺更新時進行額外的發布。
隨著他們深入高級用例，McQueen的IT團隊已整合了自動過濾和監控工具及其他安全措施，以保護專有數據，包括引導科學家和工程師進行負責任開發的方法。
McQueen談到團隊的努力時表示：“對于任何我們正在開發的新功能，如果可能進入市場或直接嵌入工作流程中，員工必須在主流發布前仔細進行基準測試和驗證。”
“我們可以與人類專家并排測試[模型]，在全面生產之前進行驗證。”他說，“重要的是，我們不能在沒有嚴格質量控制測試的情況下推出新功能，否則可能會給農民提供錯誤建議，影響他們的業務并造成損害。”
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