Деміс Хассабіс є генеральним директором і співзасновником DeepMind, і він мав чудову розмову з Лексом Фрідманом про ШІ.
DeepMind переміг найкращих гравців за допомогою Go, а також створив найкращий ШІ для гри в шахи. DeepMind також створив AlphaFold 2, який розв’язав згортання білка.
Оскільки передова математика та обчислення були критично важливими для розвитку фізики, здається, що ШІ зможе прискорити розвиток біології.
Нижче в статті в журналі Nature описано вплив і поточні обмеження Alphafold 2. Alphafold 2 і дослідники повинні працювати разом, щоб перевірити більше білків і отримати більше даних. Більше даних допоможе покращити Alphafold 2 і його точність прогнозування.
Ще є над чим працювати, але це покращує пошук ліків за допомогою білків і може допомогти подолати п’ять грандіозних проблем, які можливі за допомогою розроблених білків.
Схоже, що програмне забезпечення DeepMind є дуже потужним інструментом для сфер із великою кількістю даних і складністю.
Вони також змогли використати його прогноз, як налаштувати магнітні поля, щоб утримувати плазму для ядерного синтезу.
Вгорі – вид зверху вниз на комплекс ядерних пор людини, найбільшу молекулярну машину в клітинах людини. Авторство: Агнешка Обарська-Косінська
Природа – що буде далі для AlphaFold і революції штучного згортання білків.
Програмне забезпечення DeepMind, яке може передбачати тривимірну форму білків, уже змінює біологію.
Понад десять років молекулярний біолог Мартін Бек і його колеги намагалися скласти одну з найскладніших у світі головоломок: детальну модель найбільшої молекулярної машини в клітинах людини.
Цей гігант, званий ядерно-поровим комплексом, контролює потік молекул у ядро клітини, де знаходиться геном, і з нього. Сотні цих комплексів існують у кожній клітині. Кожен з них складається з понад 1,000 білків, які разом утворюють кільця навколо отвору в ядерній мембрані.
Ці 1,000 елементів головоломки складаються з понад 30 білкових будівельних блоків, які переплітаються безліччю способів. Роблячи головоломку ще складнішою, експериментально визначені тривимірні форми цих будівельних блоків є попурі зі структур, зібраних із багатьох видів, тому не завжди добре поєднуються. А зображенню на коробці головоломки — 3D-видінню комплексу ядерних пор із низькою роздільною здатністю — не вистачає деталей, щоб зрозуміти, скільки частин точно підходять один до одного.
У липні 2021 року DeepMind, частина Alphabet — материнської компанії Google — оприлюднила інструмент штучного інтелекту (AI) під назвою AlphaFold2. Програмне забезпечення могло передбачити тривимірну форму білків на основі їхньої генетичної послідовності здебільшого з високою точністю.
У деяких випадках штучний інтелект заощадив вченим час; в інших це уможливило дослідження, які раніше були немислимими або надзвичайно непрактичними. Він має обмеження, і деякі вчені вважають його прогнози занадто ненадійними для їх роботи. Але темпи експериментів шалені.
15 липня 2021 року з’явилися документи з описом RoseTTAFold і AlphaFold2 разом із вільно доступним кодом із відкритим кодом та іншою інформацією, необхідною фахівцям для запуску власних версій інструментів. Через тиждень DeepMind оголосив, що використав AlphaFold для прогнозування структури майже кожного білка, створеного людьми, а також цілих «протеомів» 2 інших широко вивчених організмів, таких як миші та бактерія Escherichia coli — понад 20 365,000 структур загалом.
Цього року DeepMind планує випустити загалом понад 100 мільйонів прогнозів структури. Це майже половина всіх відомих білків — і в сотні разів більше, ніж кількість експериментально визначених білків у структурному сховищі Protein Data Bank (PDB).
Брайан Ванг - лідер думок футуристів та популярний науковий блогер із 1 мільйоном читачів на місяць. Його блог Nextbigfuture.com посідає перше місце у блозі «Наукові новини». Він охоплює багато руйнівних технологій та тенденцій, включаючи космос, робототехніку, штучний інтелект, медицину, біотехнології проти старіння та нанотехнології.
Відомий тим, що визначає передові технології, в даний час він є співзасновником стартапу та збирання коштів для потенційних компаній на ранніх етапах. Він є керівником досліджень з питань розподілу інвестицій у глибокі технології та інвестором -ангелом у Space Angels.
Частий доповідач у корпораціях, він був спікером TEDx, спікером Університету Сингулярності та гостем у численних інтерв'ю для радіо та подкастів. Він відкритий для публічних виступів та консультування.
