麻省理工学院材料科学与工程教授李巨表示，GNoME 称得上是材料发现领域的 AlphaFold。AlphaFold 是 DeepMind 于 2020 年宣布的一个人工智能系统，它可以高精度地预测蛋白质的结构，并在此后进行了先进的生物学研究和药物发现。得益于 GNoME，已知稳定材料的数量增长了近十倍，达到 42.1 万种。谷歌 DeepMind 的材料发现...
法国国家科学研究中心的生物信息学研究工程师纪尧姆·布里斯巴特（Guillaume Brysbaert）对媒体表示，他们正在开发的 MassiveFold 程序将整合 AlphaFold 3 的代码。该工具旨在帮助用户利用并行计算来减少预测时间，将数月的工作压缩至数小时。当然，AlphaFold 3 仍存在一些局限性。例如，它有时会在无序区域产生错误的结构...
AlphaFold 3 的核心技术基于其前身 AlphaFold 2 的 Evoformer 模块，在此基础上引入扩散网络（Diffusion Model），类似于人工智能图像生成器中使用的网络。通过从原子云开始，经过多个步骤汇聚成最终的、最准确的分子结构，AlphaFold 3 实现对蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基等所有生命分子的联合结构预测。AlphaFold...
北京时间5月8日（周三）晚间，科学顶刊《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind AlphaFold团队和伦敦药物研发公司Isomorphic Labs共同署名的论文，介绍了AlphaFold 3，这是AlphaFold的第三代版本，全新的蛋白质结构预测系统能以前所未有的精度预测“蛋白质数据库（Protein Data Bank）”内几乎所有分子类型的复合物结构。论文称，...
这场由皇家学会与 Google DeepMind 联合主办的特别活动，不仅汇集了当代最具影响力的科学家，更象征着一个新时代的来临。从 AlphaFold 在蛋白质结构预测上的突破，到 CRISPR 基因编辑技术的革新，再到对未来虚拟细胞的展望，每一个议题都彰显着 AI 与科学深度融合的无限可能。特别引人注目的是，在这场对话中，科学...
得益于新一代技术架构，AlphaFold 3成为了「单一AI模型」。它能以全面的方式计算整个分子复合体，并生成最精准的结构。8AW3 - RNA修饰蛋白：AlphaFold 3对一个包含蛋白质（蓝色）、一条RNA（紫色）和两个离子（黄色）的分子复合体的预测与真实结构（灰色）非常吻合 同在今天，谷歌DeepMind还推出了免费研究平台「...
一个月前,DeepMind开发的AlphaFold 3惊艳了整个生物圈和AI圈。 AlphaFold 3能够根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构,解决了生物学中一个长期存在的难题。 这一突破对生物医学研究、疾病认识(如在COVID-19大流行期间对蛋白质结构的认识)和生物技术具有深远影响。
北京时间5月8日晚,谷歌DeepMind和谷歌旗下药物发现子公司Isomorphic Labs联合发布了其生物学预测模型AlphaFold的最新版本——AlphaFold 3。这是在AlphaFold 2发布三年后,谷歌在AI生物学领域的又一次突破,相关成果已发表在《Nature》上。 与前代相比,AlphaFold 3不仅可以预测蛋白质的结构,还可以预测生物生命中几乎所有元素...
谷歌DeepMind联合创始人、CEO Demis Hassabis表示，AlphaFold 3的发布是一个重要的里程碑，在AI理解和建模...