Instrument de prognoză proteică AI Alphafold3 acum disponibil ca open source

Instrument de prognoză proteică AI Alphafold3 acum disponibil ca open source

alphafold3 este în sfârșit disponibil. La șase luni după Google DeepMind și instrumentul de informare artificială pentru informarea noiembrie a informațiilor de informare non-Commmercial, în timp ce se bazează pe INOUNDENCE INDIELDENCE INDIELDENCE INDIELDENCE INDIELDENCE ON NOODENCE INDIENTSE INDIELDENCE INDIVENSE PENTRU NOIETE DE INVELIENCE NOIENE 11.

"Suntem foarte încântați să vedem ce fac oamenii cu asta", spune John Jumper, care conduce echipa Alphafold la DeepMind și luna trecută împreună cu CEO-ul Demis Hassabis O parte din Premiul Nobel Chemistry 2024 a câștigat pentru lucrările lor pe instrumentul KI.

Spre deosebire de predecesorii săi, alphafold3 . Link "> alphafold2 a fost un caz-descurență furnizat acces prin intermediul unui server web care a restricționat numărul și tipul de prezicere a oamenilor de știință.

Compania a declarat inițial că furnizarea de AlphaFold3 este doar un echilibru corect între accesul pentru cercetare și protecția ambițiilor comerciale prin intermediul unui server web. Laboratoarele izomorfe, un spin-off de la DeepMind la Londra, folosește Alphafold3 în cercetarea drogurilor.

cu toate acestea a mutat parametrul care a fost obținut de alphafold3 fără codul său sau modelarea greutăților

Toată lumea poate descărca acum codul software AlphaFold3 și nu îl utilizează comercial. În acest moment, însă, doar oamenii de știință cu afiliere academică au acces la greutățile de formare la cerere.

Deepmind has competition: In the past few months, several companies have Instrumente open source pentru prezicerea structurilor proteice bazate pe alphafold3 , care sunt cunoscute la speciile descrise în pseudocodul de hârtie original, suport.

Două companii chineze-gigantul tehnologic Baidu și dezvoltatorul Tikok Bytedance-au publicat propriile modele inspirate de AlphaFold3, precum și o pornire în San Francisco, California, numită Chai Discovery.

Un dezavantaj esențial al acestor modele este faptul că niciunul dintre ele, precum Alphafold3, nu este autorizat pentru aplicații comerciale, cum ar fi cercetarea medicamentelor, spune Mohammed Alquraishi, biolog de calculator la Universitatea Columbia din New York. Modelul Chai Discovery, Chai-1, poate fi utilizat pentru o astfel de lucrare prin intermediul unui server web, explică Jack Dent, co-fondator al companiei.

O altă companie, Ligo Biosciences din San Francisco, a publicat o versiune de restricție a Alphafold3. Cu toate acestea, acest lucru nu are încă spectrul complet de funcții, inclusiv capacitatea de a modela medicamente și molecule ale unui alt tip de proteine.

alte echipe lucrează la versiuni ale Alphafold3 care sunt disponibile fără astfel de restricții: Alquraishi speră să poată oferi un model complet open source numit OpenFold3 în acest an. Acest lucru ar permite companiilor farmaceutice să își prezinte propriile versiuni ale modelului folosind date proprii, cum ar fi structurile proteinelor care sunt legate de diverse medicamente, care ar putea crește performanța.

numărări de deschidere

Anul trecut a existat o grămadă de noi modele AI biologice de la companii cu abordări diferite ale deschiderii. Anthony Gitter, biolog de calculator la Universitatea din Wisconsin-Madison, nu are nicio problemă cu companiile comerciale care intră în domeniul său-atât timp cât respectă aceleași reguli ca și alți oameni de știință atunci când își împărtășesc munca în reviste de specialitate și servere de recuzită.

Dacă DeepMind ridică revendicări pe AlphaFold3 într -o publicație științifică, „Mă aștept să împărtășiți informații despre modul în care au fost făcute predicțiile, iar modelele AI și codul, astfel încât să le putem verifica”, adaugă Gitter. "Grupul meu nu va folosi instrumente pe care nu le putem verifica."

Faptul că au fost deja create mai multe replici ale Alphafold3 arată că modelul a fost reproductibil, chiar și fără cod open source, spune Pushmeet Kohli, șeful AI pentru știință la DeepMind. El adaugă că, în viitor, dorește mai multe discuții despre standardele de publicare într -o zonă care este din ce în ce mai populată de cercetătorii academici și antreprenoriali.

Alphafold2 Natura open source a dus la un impuls de inovare din partea altor oameni de știință. De exemplu, câștigătorii unei competiții recente pentru modelarea proteinelor au folosit instrumentul AI pentru a utiliza pentru a proiecta noi proteine ​​care se pot lega de o destinație de cancer . Hack-ul preferat al lui Jumper de la AlphaFold2 provine de la o echipă care a folosit instrumentul la pentru a identifica o proteină importantă care ajută sperma să rezerve pe ouă .

Jumper poate aștepta cu greu, care surprize apar după publicarea Alphajt3 - chiar dacă nu au întotdeauna succes. „Oamenii o vor folosi într -un mod ciudat”, prezice el. „Uneori va eșua și alteori va avea succes”.