Jedan stari i vrlo kompleksan naučni problem, koji je u vezi sa ponašanjem i strukturom proteina, dobio je rješenje nakon pedeset godina neuspješnih pokušaja.
Do razrješenja je došao sistem vještačke inteligencije, što još jednom ukazuje koliko bi važno moglo da bude mjesto koje će AI u bliskoj budućnosti zauzimati u svijetu nauke.
U pitanju je „Dipmajnd” („DeepMind”), britanska AI kompanija, koja već godinama demonstrira sisteme vještačke inteligencije koji su uspješni u igrama kao što su šah i Go, i to ne samo uspješni, već neuporedivo bolji od ljudskih igrača.
Tu se ipak nije radilo samo o zabavi, budući da su sistemi trenirani za ozbiljnije zadatke, poput rješavanja naučnih zagonetki. Problemi u koje se umiješao AI uključivali su i pronalaženje novih načina liječenja nekih bolesti, a tvrdi se da je „AlphaFold AI engine” u tome i uspio.
Naučnici već pedeset godina pokušavaju da odgonetnu kako proteini dolaze do trodimenzionalnih struktura, a broj potencijalnih konfiguracija je bio toliko veliki da je rješenje izgledalo nemoguće.
Problem je postao poznat kao „problem proteinskog savijanja”, a rješenje bi donijelo revoluciju na polju medicine, budući da bi odgonetanje problema omogućilo otkrivanje novih lijekova.
„Dipmajnd” je konačno ponudio rješenje, a u eksperimentu je korišćena nova deep learning arhitektura za „AlphaFold”, uz pomoć koje se predviđa molekularna struktura koja se krije ispod „presavijenih delova proteina”.
Rezultati još uvijek nisu objavljeni, ali zainteresovani mogu da pročitaju dijelove koji su objavljeni pod naslovom „Predviđanje strukture proteina visoke preciznosti pomoću dubokog učenja” (High Accuracy Protein Structure Prediction Using Deep Learning).
Komentari
Komentari se objavljuju sa zadrškom.
Zabranjen je govor mržnje, psovanje, vrijedjanje i klevetanje. Nedozvoljen sadržaj neće biti objavljen.
Prijavite neprikladan komentar našem
MODERATORU.
Ukoliko smatrate da se u ovom članku krši Kodeks novinara, prijavite našem
Ombudsmanu.
