Google с исторически прогрес в AI за разработка на лекарства
ъщерната компания DeepMind на Alphabet (холдингът, сплотяващ бизнесите на Google) разгласи, че е постигнала сериозен прогрес в изкуствения разсъдък за разработка на медикаменти. Той може да съкрати процеса от месеци на дни, оповестява TechCrunch.
Изкуственият разсъдък на компанията е разрешил казуса с така наречен протеиново прегъване, който учените се пробват да разгадят към този момент към 50 години. Структурата на протеините е от основно значение за установяване на техните свойства и има значима роля в направата на вярно лекуване.
Много е мъчно да се плануват тези гънки, като в обичайните научни способи процесът лишава даже години. В следствие се появи планът Folding@Home, посредством който доброволци от целия свят споделят част от систематичните запаси на компютрите си, с цел да се правят изчисленията. Така процесът е съкратен от години до месеци.
Новата разработка AlphaFold на DeepMind съумява да редуцира работата до няколко дни. Компанията споделя, че изкуственият разсъдък може вярно да планува структурата на протеините, освен това с акуратност до ширината на атом.
Алгоритъмът може непрекъснато да се самообучава и да усъвършенства точността си, като употребява наученото досега и действителните резултати, които е постигнал. Така прецизността на прогнозите му се усилва непрекъснато.
Опознаването на процеса по прегъване на протеините ще има сериозна роля в медицината. Това ще разреши на учените да откриват по-бързо лекувания за доста повече болести. Също по този начин ще им даде опция да схващат по-бързо по какъв начин се популяризират и предават повече болести и какво да се направи, с цел да се облекчат положения като алергии и други Ще могат да се предотвратяват и "грешки " в сгъването, които да доведат до разнообразни здравословни проблеми.
Всичко това са опциите при опознаването на процеса. Алгоритъмът на DeepMind ще помогне, като редуцира времето и надлежно разрешава на учените да тестват доста повече благоприятни условия и разновидности по-бързо и тъкмо. Алгоритъмът се нуждае от още прецизиране, като сега реализира 87 точки от нужните 90, при което и учените ще могат да одобряват данните като "конкурентни " с информацията от обичайните опити, отбелязва Engadget.
DeepMind ще продължи работа по плана, като се надява в близко бъдеще да реализира още по-голяма акуратност. През това време ще се търсят и още вероятни приложения на създаването и защо друго може да е потребна, с изключение на за създаването на медикаменти, тъй като има доста протеини в тялото, които към момента са относително непознати на учените.
Изкуственият разсъдък на компанията е разрешил казуса с така наречен протеиново прегъване, който учените се пробват да разгадят към този момент към 50 години. Структурата на протеините е от основно значение за установяване на техните свойства и има значима роля в направата на вярно лекуване.
Много е мъчно да се плануват тези гънки, като в обичайните научни способи процесът лишава даже години. В следствие се появи планът Folding@Home, посредством който доброволци от целия свят споделят част от систематичните запаси на компютрите си, с цел да се правят изчисленията. Така процесът е съкратен от години до месеци.
Новата разработка AlphaFold на DeepMind съумява да редуцира работата до няколко дни. Компанията споделя, че изкуственият разсъдък може вярно да планува структурата на протеините, освен това с акуратност до ширината на атом.
Алгоритъмът може непрекъснато да се самообучава и да усъвършенства точността си, като употребява наученото досега и действителните резултати, които е постигнал. Така прецизността на прогнозите му се усилва непрекъснато.
Опознаването на процеса по прегъване на протеините ще има сериозна роля в медицината. Това ще разреши на учените да откриват по-бързо лекувания за доста повече болести. Също по този начин ще им даде опция да схващат по-бързо по какъв начин се популяризират и предават повече болести и какво да се направи, с цел да се облекчат положения като алергии и други Ще могат да се предотвратяват и "грешки " в сгъването, които да доведат до разнообразни здравословни проблеми.
Всичко това са опциите при опознаването на процеса. Алгоритъмът на DeepMind ще помогне, като редуцира времето и надлежно разрешава на учените да тестват доста повече благоприятни условия и разновидности по-бързо и тъкмо. Алгоритъмът се нуждае от още прецизиране, като сега реализира 87 точки от нужните 90, при което и учените ще могат да одобряват данните като "конкурентни " с информацията от обичайните опити, отбелязва Engadget.
DeepMind ще продължи работа по плана, като се надява в близко бъдеще да реализира още по-голяма акуратност. През това време ще се търсят и още вероятни приложения на създаването и защо друго може да е потребна, с изключение на за създаването на медикаменти, тъй като има доста протеини в тялото, които към момента са относително непознати на учените.
Източник: vesti.bg
КОМЕНТАРИ