84 подписчика
Нобелевскую по химии тоже дали за нейросети!
«Одна половина премии достается Демису Хассабису и Джону Джамперу, которые использовали искусственный интеллект для успешного решения проблемы, над которой химики боролись более 50 лет: предсказание трехмерной структуры белка из последовательности аминокислот
Это позволило им предсказать структуру почти всех 200.000.000 известных белков
Другая половина премии присуждается Дэвиду Бейкеру
Он разработал компьютерные методы для достижения того, что многие люди считали невозможным: создания белков, которые ранее не существовали и которые во многих случаях имеют совершенно новые функции»
А начиналось все с игры в го…
В 2010-х она оставалась последним свидетельством превосходства человека над машинами в мире стратегических игр
Считалось, что компьютерные расчёты тут бесполезны: возможных комбинаций в игре больше, чем атомов во Вселенной
Самые сильные программы, играющие в го, не могли подняться выше пятого дана — пока в 2015 году не появилась AlphaGo, разработанная Демисом Хассабисом и его компанией DeepMind на основе новаторской тогда технологии глубокого обучения
Глубокие нейросети не программируются, а учатся сами, на примерах — как дети, получая «вознаграждение» за хорошее поведение и успехи в учёбе (этот метод воспитания нейросетей так и называется — обучение с подкреплением)
Победа AlphaGo над Ли Седолем, одним из сильнейших игроков мира, и девятый дан, в итоге присвоенный нейросети, стали шоком не только для профессиональных игроков, но и для правительства Южной Кореи, которое сразу после поединка в го, проходившего в Сеуле, выделило миллиард долларов на развитие ИИ
Хассабис – бывший шахматист, но его интересовало вовсе не создание программ, побеждающих в го, — он занимается искусственным интеллектом как таковым
Именно поэтому в 2014-м Google заплатил за его стартап DeepMind больше полумиллиарда долларов, - мир понял, что в случае с AlphaGo речь идёт не о прорыве в создании машин, играющих в го, а о прорыве в разработке машинного интеллекта в целом
Ставка на DeepMind оправдалась - наследница AlphaGo, нейросеть AlphaFold, разработанная Хассабисом и специалистом по моделированию белков Джоном Джампером, сделала крупнейшее научное открытие — научилась предсказывать структуру белка по последовательности аминокислот, - звеньев, из которых состоит эта самая молекула, похожая на свернутую в узел длинную цепочку
AlphaFold решила задачу, над которой полвека бились ученые, - чтобы, перебирая разные последовательности, подбирать нужную форму белка, – например, нужный ключик к какому-то рецептору
Если молекула ДНК в наших клетках подобна книге или программе, то белки похожи на нанороботов миллиона разных видов, с миллионом разных функций
Функцию каждого конкретного наноробота определяет его форма, структура, - а она задается последовательностью из аминокислот
Google DeepMind сделала код AlphaFold2 общедоступным, - к октябрю 2024 года нейросеть использовали более двух миллионов человек из 190 стран
Модель стала золотой жилой для исследователей, - раньше на получение структуры белка часто уходили годы, если это вообще удавалось
Теперь это можно сделать за несколько минут
А третий лауреат, Дэвид Бейкер, придумал нейросеть Розетта, способную совершить обратную операцию – по нарисованной форме белка придумать тип аминокислотной последовательности, которая свернется в эту форму, - то есть создать белок, несуществующий в природе, но способный выполнять нужную функцию
Допустим, подобрать нужный ключик к молекуле-рецептору теперь можно сразу, исходя из формы этого рецептора, - той молекулы-замка, на которую надо воздействовать этим ключиком (кстати, совсем недавно DeepMind тоже выпустил подобную нейросеть - AlphaProteo)
3 минуты
9 октября