AlphaFold：分子結構的預測

Google DeepMind 正在推出其人工智慧模型的改進版本。

新的、改進的模型不僅可以預測蛋白質的結構，還可以預測「所有生命分子」的結構。

新的「AlphaFold 3」模型的工作將幫助醫學、農業、材料科學和藥物開發領域的研究人員測試潛在的發現。

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什麼是 AlphaFold 3

先前版本的 AlphaFold 僅預測蛋白質結構。 AlphaFold 3 更進一步，可對 DNA、RNA 和稱為配體的較小分子進行建模，從而擴展了模型的科學用途能力。

DeepMind 表示，新模型的預測精度比先前的模型提高了 50%。 DeepMind 執行長 Demis Hassabis 在一次簡報中告訴記者：“AlphaFold 2 的出現是結構生物學領域的一個開創性時刻，開啟了各種令人驚嘆的研究。” 「AlphaFold 3 代表了在使用人工智能理解生物學並對其進行建模」。

AlphaFold 3 的工作原理

AlphaFold 3 有一個分子結構庫。研究人員輸入他們想要組合的分子列表，然後 AlphaFold 3 使用擴散方法產生新結構的 3D 模型。擴散與擴散是同一類型的系統人工智能由穩定擴散等 AI 影像產生器用來組合照片。

DeepMind 表示，Hassabis 創立的藥物發現公司 Isomorphic Labs 已將 AlphaFold 3 用於內部專案。到目前為止，該模型已幫助 Isomorphic Labs 提高了對新疾病目標的理解。

除了模型之外，DeepMind 也向部分研究人員免費提供 AlphaFold Server 研究平台。該伺服器基於 AlphaFold 3，讓科學家可以產生生物分子結構預測，無論他們的運算能力如何。 Hassabis 表示，該伺服器可用於學術和非商業用途，但 Isomorphic Labs 正在與製藥合作夥伴合作，將 AlphaFold 模型用於藥物發現專案。

谷歌表示，它正在與科學界和政治領導人合作，負責任地實施該模型。谷歌在一份文件中表示，一些生物安全專家認為人工智能 “它們可以降低威脅行為者的障礙，並允許他們與其他技術一起設計和製造更具傳染性或有害的病原體和毒素。”

該公司表示，甚至在 AlphaFold 3 推出之前，它就已與行業專家以及生物安全、研究和行業專家合作，以確定與 AlphaFold XNUMX 相關的風險。