DeepMind AI는 지금까지 알려진 모든 단백질을 분류했습니다.

AlphaFold AI는 이제 모든 단백질의 구조를 알고 있으며, 이는 많은 과학적 발전에 기여해야 합니다.

2020년 말, Alphabet의 DeepMind 사업부는 새로운 단백질 폴딩 예측 알고리즘인 AlphaFold를 도입하여 반세기 동안 연구원들을 괴롭혀온 과학적 딜레마를 해결하는 데 도움을 주었습니다. 베타 출시 후 첫 해에 전 세계 50만 명의 과학자들이 시스템 결과에 액세스하고 연구에서 4,000번 이상 인용할 수 있었습니다. 오늘 DeepMind는 AlphaFold 단백질 구조 데이터베이스(AlphaFoldDB)를 100만 개에서 2억 개 레코드로 추가 확장하여 이 액세스를 추가로 늘렸다고 발표했습니다 .

AlphaFold AI는 이제 모든 단백질의 구조를 알고 있습니다.

이를 위해 알파벳은 EMBL에서 유럽생물정보학연구소(EBI)와 파트너십을 맺었다. 여기에는 동물, 식물, 균류, 박테리아 등 살아있는 왕국의 모든 단백질이 포함됩니다 . 결과는 UniProt , Ensembl 및 OpenTargets 에서 보거나 GitHub를 통해 개별적으로 다운로드 할 수 있습니다. 연구에 중요한 유기체.” AlphaFold 웹 사이트에 따르면 글로벌 건강.

이것은 많은 과학적 진보를 허용해야 합니다.

Scripps Translational Research Institute의 설립자이자 이사인 Eric Topol은 보도 자료에서 “AlphaFold는 인공 지능의 힘을 보여주는 생명 과학 분야의 독특하고 역사적인 업적입니다.”라고 말했습니다. “예전에는 단백질의 3차원 구조를 결정하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸렸지만 지금은 몇 초밖에 걸리지 않습니다. AlphaFold는 이미 핵공의 구조를 이해하는 것을 포함하여 주요 발견을 가속화하고 가능하게 했습니다. 그리고 거의 전체 단백질 우주에 걸쳐 있는 이 새로운 빌딩 블록을 통해 우리는 매일 생물학적 미스터리가 풀릴 것으로 기대할 수 있습니다.”

AlphaFold is used in many applications, whether it is research on leprosy or Chagas disease, bee conservation, or even plastic pollution. DeepMind has also developed artificial intelligence that can perform better than human players, master games without even knowing the rules beforehand, or even improve traffic. DeepMind co-founder Mustafa Sulaiman left the company in January to start a new company, Inflection.AI, with LinkedIn co-founder Reid Hoffman.