| 0 |
|
Google DeepMind, підрозділ пошуковики, представив нову версію нейромережі AlphaFold, призначену для фармацевтичного застосування.
Визначення форми молекул білка є базовою складовою розробки ліків і цей процес вимагає багато ресурсів та років надскладних досліджень. Як стверджує Google, сімейство моделей штучного інтелекту AlphaFold може значно прискорити цю задачу, автоматизуючи роботу вчених.
Перша ітерація моделі, з якою компанія дебютувала у 2021 році, була зосереджена на одному конкретному типі молекул. Тепер, як йдеться у заяві компанії, AlphaFold 3 може передбачати структуру ДНК, РНК, лігандів та інших біологічних будівельних блоків. Більше того, він робить це з більшою точністю, ніж існуючі методи.
Окрім оцінки форми молекул, модель також може передбачити, як вони поводитимуться за різних умов. "AlphaFold 3 може моделювати модифікації цих молекул, які контролюють здорове функціонування клітин, що при порушенні може призвести до захворювання", - пояснюють дослідники Google DeepMind у своєму блозі.
За даними розробників, AlphaFold 3 виявилася щонайменше на 50% краще за попередні технології у прогнозуванні взаємодії білків з іншими молекулами. При аналізі певних типів хімічних взаємодій AlphaFold 3 може забезпечити більш ніж 100% збільшення точності. Як заявили у Google DeepMind нова модель точно працює без необхідності введення будь-якої структурної інформації, що робить її першою системою АІ, яка перевершує фізичні інструменти для прогнозування біомолекулярної структури.
Пошуковий гігант робить AlphaFold 3 доступним для вчених з допомогою нового хмарного сервісу AlphaFold Server. Причому за словами Google, він надає доступ до більшості функцій моделі на безоплатній основі.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
