Telegram Group & Telegram Channel
нобелевку по химии выдали разработчикам alpha fold, то есть тоже за ИИ

при этом сама Alpha Fold - это лучший ответ на вопрос «может ли ИИ делать науку». Все ученые мира вместе взятые к 2020 расшифровали структуру примерно 170 тысяч из примерно 200 миллионов известных белков. это очень важная задача, потому что у белков помимо химической структуры (последовательности аминокислот), крайне важна еще и пространственная структура (вторичная, третичная и тд), которая определяет, в какой клеточный рецептор попадет определенный его участок, а в какой не попадет и потому принципиально важно, например, для дизайна лекарств

раньше восстановление этой пространственной 3д-структуры требовало заморозки множества случайно повернутыми к наблюдателю одной из своих проекций белков в жидком азоте. анализу этих проекция под электронным микроскопом. сбора огромного количества измеренных проекций вместе и далее вычислительный сбор из них всех итоговой 3д-структуры.

нейросетка гугла Alpha Fold обучилась на открытых ранее 170 тысячах белков всех известных биологических видов, учла известные физические и химические ограничения на их структуру (условно говоря - конечную гибкость) и смоделировала все оставшиеся 200 миллионов. а авторы собрали это все в базу данных и выложили в открытый доступ, за что им низкий поклон

конечно, не все данные окажутся верными при должной проверке, но они уже изменили то как выглядит процесс исследований в молекулярной биологии — полагаю, что мало кто сейчас игнорирует существование этой сокровищницы с данными. например, эти данные помогли предсказать структуру белков вируса COVID-19 и быстрее сделать вакцину против него.

премию по литературе теперь ждем для chatGPT.
в интересное время живем, товарищи. хотя физиков с химиками, конечно, жалко — обе премии ушли по факту в computer science. но их прогресс тоже не бережет, то ли еще будет

#AI #biology



tg-me.com/levels_of_abstraction/56
Create:
Last Update:

нобелевку по химии выдали разработчикам alpha fold, то есть тоже за ИИ

при этом сама Alpha Fold - это лучший ответ на вопрос «может ли ИИ делать науку». Все ученые мира вместе взятые к 2020 расшифровали структуру примерно 170 тысяч из примерно 200 миллионов известных белков. это очень важная задача, потому что у белков помимо химической структуры (последовательности аминокислот), крайне важна еще и пространственная структура (вторичная, третичная и тд), которая определяет, в какой клеточный рецептор попадет определенный его участок, а в какой не попадет и потому принципиально важно, например, для дизайна лекарств

раньше восстановление этой пространственной 3д-структуры требовало заморозки множества случайно повернутыми к наблюдателю одной из своих проекций белков в жидком азоте. анализу этих проекция под электронным микроскопом. сбора огромного количества измеренных проекций вместе и далее вычислительный сбор из них всех итоговой 3д-структуры.

нейросетка гугла Alpha Fold обучилась на открытых ранее 170 тысячах белков всех известных биологических видов, учла известные физические и химические ограничения на их структуру (условно говоря - конечную гибкость) и смоделировала все оставшиеся 200 миллионов. а авторы собрали это все в базу данных и выложили в открытый доступ, за что им низкий поклон

конечно, не все данные окажутся верными при должной проверке, но они уже изменили то как выглядит процесс исследований в молекулярной биологии — полагаю, что мало кто сейчас игнорирует существование этой сокровищницы с данными. например, эти данные помогли предсказать структуру белков вируса COVID-19 и быстрее сделать вакцину против него.

премию по литературе теперь ждем для chatGPT.
в интересное время живем, товарищи. хотя физиков с химиками, конечно, жалко — обе премии ушли по факту в computer science. но их прогресс тоже не бережет, то ли еще будет

#AI #biology

BY уровни абстракции




Share with your friend now:
tg-me.com/levels_of_abstraction/56

View MORE
Open in Telegram


LEVELS_OF_ABSTRACTION Telegram Group Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

LEVELS_OF_ABSTRACTION Telegram Group from id


Telegram уровни абстракции
FROM USA