November 30, 2020

Внимание, это не учебная тревога: DeepMind только что обьявили, что "решили проблему фолдинга белка"! Если я все правильно понимаю (а я конечно не биолог и не химик) достигнув средней оценки точности в 87 GDT, ребята из DeepMind теперь могут с очень высокой точностью моделировать фолдинг белка в компьютерной модели, избегая реальных химическиъ экспериментов.

Почему это большое дело - потому что это действительно проблема над которой бьются последние 50 лет. И последние 15 из них GDT score болтался между 30 и 45, так что это огромный рывок вперед. Конечно их заявление еще будут проверять и понятно что GDT не 100 и что это решение для статического фолдинга, динамический фолдинг - гораздо более сложная задача. Однако это уже не AlphaZero, который играет в игры, это решение реальных проблем человечества с помощью ИИ! Кажется всех кто занимается темой ИИ сегодня можно поздравить.

deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology

In a major scientific advance, the latest version of our AI system AlphaFold has been recognised as a solution to this grand challenge by the organisers of the biennial Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP) assessment. This breakthrough demonstrates the impact AI can have on scientific discovery and its potential to dramatically accelerate progress in some of the most fundamental fields that explain and shape our world.