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已往推动的Folding@home计画,就是希望透过使用者孝敬空闲运算效能,透过连网协作方式组成重大运算资源,借此研究蛋白质折叠结构,就连NVIDIA已往也曾借由GPU运算资源投入此项研究。

将有利于更多蛋白质相关疾病改善

DeepMind宣布,借由旗下人工智慧手艺顺遂解决已往50年以来始终让科学家难以精准展望的蛋白质折叠结构。

由蛋白质是生物主要运作基础,而遵照差别折叠结构,将使蛋白质对应差别生物性能,因此针对蛋白质的研究,从很早之前就已经投入生长,希望能借由掌握蛋白质折叠结构,借此研发更多能改善疾病的解药,或是解决更多与蛋白质相关问题

不外,蛋白质可能折叠结构相当庞大,至少存在10的300次方可能性,因此难以透过一样平常运算方式举行剖析。

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而正因为难以剖析,因此也吸引众多科学家希望解决此项难题,业界更生长出许多研究挑战,例如已往推动的Folding@home计画,就是希望透过使用者孝敬空闲运算效能,透过连网协作方式组成重大运算资源,借此研究蛋白质折叠结构,就连NVIDIA已往也曾借由GPU运算资源投入此项研究。

此次DeepMind顺遂破解蛋白质折叠结构,主要是以2018年提出的AlphaFold设计为基础,透过既有17种蛋白质结构资料训练,配合使用100至200组GPU举行加速,在破费几个星期时间剖析学习之下,终于能准确展望蛋白质折叠,而且获得蛋白质结构展望手艺的要害测试CASP实验认可。


未来DeepMind计画将AlphaFold应用在各项与蛋白质结构相关的疾病研究,同时希望能在生物学生长做出孝敬。

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