🔬یکی از چالش‌های اساسی در زیست‌فناوری، پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها بر اساس توالی آمینواسیدی آن‌هاست. این کار برای درک عملکرد زیستی پروتئین‌ها و طراحی داروهای هدفمند حیاتی است. تا چند سال پیش، این فرآیند نیازمند سال‌ها تحقیق آزمایشگاهی و صرف هزینه‌های بالا بود.
💻اما حالا، با ورود یادگیری عمیق (Deep Learning) به این حوزه، تحول عظیمی در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها ایجاد شده است. ابزارهایی مثل AlphaFold و سایر مدل‌های پیشرفته، با استفاده از داده‌های عظیم و الگوریتم‌های پیچیده، می‌توانند ساختار دقیق یک پروتئین را در مدت زمان کوتاهی پیش‌بینی کنند—با دقتی که قبلاً تصور نمی‌شد.
💡در رویداد کنفرانسی Conf42 ML 2024، متخصصان این حوزه به بررسی نقش یادگیری عمیق در زیست‌شناسی ساختاری پرداختند و نمونه‌هایی از کاربردهای واقعی آن در تحقیقات دارویی و مولکولی را به اشتراک گذاشتند. نتیجه‌گیری این بود که هوش مصنوعی در حال بازتعریف روش‌های تحقیق در علوم زیستی است.
📌اگر به آینده زیست‌فناوری و تاثیر هوش مصنوعی علاقه‌مندید، تماشای این ویدیو را از دست ندهید:
📚منبع: #کنفرانس Deep Learning for Protein Structure Prediction | Conf42 ML 2024
🔬یکی از چالش‌های اساسی در زیست‌فناوری، پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها بر اساس توالی آمینواسیدی آن‌هاست. این کار برای درک عملکرد زیستی پروتئین‌ها و طراحی داروهای هدفمند حیاتی است. تا چند سال پیش، این فرآیند نیازمند سال‌ها تحقیق آزمایشگاهی و صرف هزینه‌های بالا بود.
💻اما حالا، با ورود یادگیری عمیق (Deep Learning) به این حوزه، تحول عظیمی در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها ایجاد شده است. ابزارهایی مثل AlphaFold و سایر مدل‌های پیشرفته، با استفاده از داده‌های عظیم و الگوریتم‌های پیچیده، می‌توانند ساختار دقیق یک پروتئین را در مدت زمان کوتاهی پیش‌بینی کنند—با دقتی که قبلاً تصور نمی‌شد.
💡در رویداد کنفرانسی Conf42 ML 2024، متخصصان این حوزه به بررسی نقش یادگیری عمیق در زیست‌شناسی ساختاری پرداختند و نمونه‌هایی از کاربردهای واقعی آن در تحقیقات دارویی و مولکولی را به اشتراک گذاشتند. نتیجه‌گیری این بود که هوش مصنوعی در حال بازتعریف روش‌های تحقیق در علوم زیستی است.
📌اگر به آینده زیست‌فناوری و تاثیر هوش مصنوعی علاقه‌مندید، تماشای این ویدیو را از دست ندهید:
📚منبع: #کنفرانس Deep Learning for Protein Structure Prediction | Conf42 ML 2024
BY انجمن علمی هوش مصنوعی دانشکده علوم پایه
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
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.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
