AlphaFold证明人工智能可以解决基本的科学问题
来源:IEEE电气电子工程师 Gif: DeepMind Two examples of protein targets in the free modelling category. 任何人工智能的成功实施都依赖于以正确的方式提出正确的问题。这就是英国人工智能公司DeepMind(Alphabet的子公司)在利用其神经网络解决生物学的重大挑战之一蛋白质折叠(protein-folding)问题时所取得的成就。它的神经网络被称为AlphaFold,能够根据蛋白质的氨基酸序列以前所未有的准确度预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold在蛋白质结构预测的第14个临界评估(14th Critical Assessment of protein Structure Prediction,CASP14)中的预测对于大多数蛋白质来说都精确到一个原子的宽度之内。竞争包括盲目地预测蛋白质的结构,这些蛋白质是最近才被实验确定的,还有一些尚待确定。 蛋白质被称为生命的组成部分,由20种不同的氨基酸以不同的组合和序列组成。蛋白质的生物学功能与其三维结构密切相关。因此,对最终折叠形状的了解对于理解特定蛋白质是如何工作的至关重要,例如它们如何与其他生物分子相互作用,如何控制或调整,等等。欧洲生物信息学研究所(European Bioinformatics Institute)荣誉主任Janet M.