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算法閉源、調(diào)用限次,谷歌找到新的AI變現(xiàn)路徑?

發(fā)布時(shí)間:2024-05-14 23:19:29

東時(shí)間5月8日,谷歌DeepMind與 Isomorphic Labs(DeepMind 創(chuàng)始人創(chuàng)立)宣布推出新一代AI生物分子結(jié)構(gòu)模型AlphaFlod 3。

據(jù)悉,新的模型不僅局限于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測,它還能夠預(yù)測DNA、RNA、配體等生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用,甚至可以預(yù)測翻譯后修飾(PTM)和離子對(duì)相應(yīng)分子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的影響。研究人員僅需輸入一個(gè)生物分子復(fù)合體的基本描述,幾秒后便能收獲該復(fù)合體3D結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確預(yù)測。

被《Nature 》收錄的《Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFlod 3》 對(duì)模型的能力進(jìn)行了詳細(xì)論證。

據(jù)論文數(shù)據(jù)顯示:與現(xiàn)有的預(yù)測方法相比,AlphaFlod 3無需輸入任何結(jié)構(gòu)信息的情況下,其準(zhǔn)確性已比PoseBusters基準(zhǔn)上的最佳傳統(tǒng)方法高出50%(一些特殊場景可達(dá)100%),理論上優(yōu)于現(xiàn)有的基于物理的生物分子結(jié)構(gòu)預(yù)測工具。

不過,任何工具的使用都不能脫離實(shí)際。經(jīng)歷數(shù)天測試,已有不少專家學(xué)者引入實(shí)際問題對(duì)AlphaFlod 3的能力評(píng)估。就目前測試結(jié)果而言,AlphaFlod 3確實(shí)充滿潛力,但還不足以“顛覆”這一領(lǐng)域。

 

全生命分子預(yù)測,AlphaFlod 3更接近AIDD了

與過往的AlphaFlod系列工具類似,AlphaFlod 3也采取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),并以蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(PDB)中的全球分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行訓(xùn)練。不過,AlphaFlod 3的預(yù)測準(zhǔn)度在大部分場景中都遠(yuǎn)超前代產(chǎn)品,且在預(yù)測范疇上實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的擴(kuò)充。

這些能力的升級(jí)來源于AlphaFlod 3新引入的主要組件,包括升級(jí)版的Evoformer模塊(現(xiàn)為Pairformer 模塊)、全新的Diffusion Network等。其中,Diffusion Network從點(diǎn)云通過概率擴(kuò)散預(yù)測坐標(biāo),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了更高的預(yù)測精度。

此外,一些模型上的創(chuàng)新也對(duì)AlphaFlod 3的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)化。在手性分子等形態(tài)相似結(jié)構(gòu)上,算法常會(huì)發(fā)生預(yù)測錯(cuò)誤。這類情況下,AlphaFlod 3采用了交叉蒸餾的方式,讓具備Transform模型的AlphaFlod 2先行預(yù)測,再把預(yù)測數(shù)據(jù)添加到 AlphaFlod 3 的訓(xùn)練中,一定程度提升了預(yù)測的準(zhǔn)確率。

論文展示了部分AlphaFlod 3的預(yù)測結(jié)果。例如對(duì)感冒病毒刺突蛋白( 藍(lán)色 )與抗體( 綠松石色 )和單糖( 黃色 )相互作用時(shí)的結(jié)構(gòu)預(yù)測,與真實(shí)結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確匹配( 灰色的)中,它與實(shí)驗(yàn)室得到的結(jié)果幾近完全匹配(灰色部分)。

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