текст
Нейросеть научили определять форму белковых молекул
В своей работе исследователи создали новый тип нейросетей – «эвоформер», который представляет отдельные сегменты формул в виде трёхмерного дерева графов.
Специалисты компании Deepmind разработали на основе нейросети алгоритм AlphaFold2. Он может предсказывать трёхмерную форму белковых молекул по аминокислотам в их основе. По словам генерального директора компании Демиса Хассабиса, их разработка превосходит всех конкурентов по скорости и точности работы. Исследование опубликовал научный журнал Nature.
В прошлом году сотрудники Deepmind разработали для конкурса CASP13 первую версию AlphaFold, которая могла с точностью предсказывать структуру белков аналогично второй версии. В этом году исследователи научили AlphaFold2 определять формулу белковых молекул по последовательности аминокислот в их основе, чтобы облегчить создание лекарств и изучение структуры белков.
Обычно для определения трёхмерной формулы молекул используют либо ускорители частиц, либо суперкомпьютеры. В первом случае учёные получают трёхмерные «снимки» белковых молекул, а во втором используют компьютер для просчёта структуры в соответствии с законами химии и квантовой физики. Специалисты Deepmind приспособили для решения этой задачи ИИ.
В своей работе исследователи создали новый тип нейросетей – «эвоформер». Чтобы определить структуру белковых молекул, такая сеть представляет отдельные сегменты формулы в виде трёхмерного дерева графов, затем изменяя и соединяя их так, чтобы приблизиться к оптимуму. Испытания показали, что разработка Deepmind воссоздаёт структуру с погрешностью меньше трети диаметра атома углерода.
Фото: Cesc Maymo / Getty
Технологии
Илья Склюев
Машины и Механизмы
Всего 0 комментариев
Xiaomi запустит полностью роботизированный завод по производству смартфонов
В России создадут аналог телескопа Hubble
