Google представи мощната невронна мрежа AlphaFold 3 за прогнозиране на структурата на протеините – всеки може да я изпробва
Подразделението DeepMind на Гугъл показа нова версия на своя модел за изкуствен интелект AlphaFold, който предсказва формата и държанието на протеините. AlphaFold 3 е освен по-точна – системата към този момент планува взаимоотношението на протеините с други биологични молекули; В допълнение, неговата лимитирана версия към този момент е налична гратис във тип на уеб-приложение.
След стартирането на първата невронна мрежа AlphaFold през 2018 година, тя се трансформира във водещ способ за прогнозиране на структурата на протеините въз основа на поредност от аминокиселини, които ги построяват. Разбирането на структурата и основата на протеиновите взаимоотношения заема централно място в съвсем цялата биология. Класическите способи за моделиране на протеините имат обилни ограничавания: даже да знаете формата, която ще одобри една поредност от аминокиселини, не можете да кажете авансово към кои други молекули ще се свърже и по какъв начин. И в случай че има някаква практическа цел за реализиране, е нужна усърдна работа по моделиране и тестване — преди този момент отнемаше няколко дни, а от време на време даже седмици и месеци.
AlphaFold взема решение този проблем, като планува евентуалната форма на протеиновата молекула от дадена поредност на аминокиселините, като показва с кои други протеини ще може да взаимодейства. Особеност на новия AlphaFold 3 е способността му да предсказва взаимоотношението на протеините с останалите биологични молекули, в това число ДНК и РНК вериги, както и йоните, нужни за това.
Голям проблем за AlphaFold, както и за останалите основани на AI принадлежности, е компликацията при внедряването им. Ето за какво Гугъл DeepMind започва гратис уеб-приложение, наречено AlphaFold Server, което е налично за некомерсиална приложимост. Платформата е много елементарна за потребление: като влезете с акаунта си в Гугъл, можете да въведете няколко последователности и категории, след което тя ще създаде резултата под формата на триизмерна молекула, боядисана в цвят, който отразява увереността на модела в своята уместност. На въпроса дали има основна разлика сред обществено наличната версия на модела и тази, употребена вътрешно, ръководителят на Гугъл DeepMind, Демис Хасабис, увери, че „ направихме множеството от функционалностите на новия модел налични “, само че детайлности липсват.
