• 💡 AlphaFold项目组建了多元化团队,促进了开放式交流和持续学习 • 🌟 跨学科合作是AlphaFold成功的关键,吸纳了不同领域的专家来解决复杂问题 • 🔬 AlphaFold通过渐进式改进、消融实验和归纳偏差优化了机器学习模型,取得了突破性进展 一个月前,DeepMind开发的AlphaFold 3惊艳了整个生物圈和AI圈。 AlphaFold...
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...
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...
【新智元导读】谷歌DeepMind开发的AlphaFold一夜之间颠覆了生物学,这一革命性的突破背后,有一支怎样的团队?AlphaFold的缔造者之一、DeepMind研究副总裁分享了成功的秘密——如何组建一个团队来应对这一巨大的跨学科挑战并取得胜利。 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...
耗时两年,这新系统终于开发成功,名为AlphaFold(阿法浮德?)。它绘制的蛋白质三维建模,在精度上远超此前人类所能,而生物学研究,亦会因此出现长足进步。 一种酶 什么是蛋白质折叠? 在微观上,蛋白质是宏伟而复杂的分子构造体。我们的肉身,从肌腱收放、感光到消化食物为能量,几乎所有功能的实现都可以各自追溯落实回某...
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(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。
在2020年的CASP14,AlphaFold 2脱颖而出,预测精确到原子精度,即使对于缺乏模板的蛋白质,它也能在几分钟内产生出色的结果。 2021年,DeepMind发布了AlphaFold蛋白质结构数据库,与欧洲分子生物学实验室的欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)合作创建,为全球研究人员提供了数百万预测的蛋白质结构。
最近,世超又被 AI 新闻给刷屏了,当年开发出 AlphaGo ,下棋下哭柯洁的谷歌DeepMind 公司,在 Nature 上公布了最他们新一代 AlphaFold 3 模型。 AlphaFold ,这个听起来有点像折叠屏手机型号的名字,是他家专门预测蛋白质结构的新 AI 。 生物体内几乎所有的分子结构,它都可以预测。这意味着生物医学研究从此开了真 ·...
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。