AlphaFold革新改变生命科学的未来
DeepMind的一款预测蛋白质3D结构的软件彻底改变了生物学。 十多年来，分子生物学家Martin Beck和同事一直在尝试完成世界上最难的拼图之一：一个描绘人体细胞最大分子机器的高分辨率模型。 这个庞然大物名为核孔复合体（nuclear pore complex），它控制着分子从基因组所在细胞核的进进出出。每个细胞内都有数百个这种复合体，每个复合体由1000多个蛋白组成，这些蛋白在一个核膜孔的周围形成环状。 这1000多块拼图来自30多种以各种方式交织的蛋白基本单元。更复杂的是，对这些基本单元3D结构的实验解析综合了许多物种的结构，因此有时无法完美拼接。拼图盒子上的整体图——核孔复合体的低分辨率3D视图——并不够精细，无法判断其中有多少块拼图能完美拼合。人核孔复合体的俯视图，核孔复合体是人体细胞中最大的分子机器。来源：Agnieszka Obarska-Kosinska 2016年，德国马克斯·普朗克生物物理研究所（......阅读全文
DeepMind－AI模型预测天气又快又好
近日一项发表于《自然》的研究报道了谷歌DeepMind开发的首个天气预测人工智能（AI）模型——GenCast。该模型比目前运行中的最佳中期预报系统——欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS）更精准。GenCast在8分钟内就能完成15天的预测，而目前的预测程序需要几个小时。据介绍，包括ENS在内的
DeepMind攻克最有价值化学技术
英国人工智能公司DeepMind的科学家团队开发了一个机器学习模型，可以通过预测分子中电子的分布来显示分子特征，该模型比现有技术更能准确地计算某些分子性质。相关研究结果发表于12月10日《科学》。 波兰罗兹理工大学计算化学家Katarzyna Pernal说，这篇论文是一篇“坚实的作品”。但她
Google－DeepMind打破十年算法瓶颈
·排序算法是世界各地的计算机不断使用的基本功能，虽然数十亿人每天都在使用该算法，但没有人意识到算法还存在优化空间。Google DeepMind表示：“看起来，现在AI不仅可以帮人写代码，而且可以帮我们写出更好的代码。”·“通过优化和推出全球开发人员使用的改进排序和哈希算法，AlphaDev展示了其
谷歌DeepMind推出“惊艳”的通用科学AI系统
谷歌DeepMind利用聊天机器人模型成功解决了数学和计算机科学领域的重大难题。据《自然》报道，5月14日，DeepMind推出能够自主生成、改进算法代码的通用科学人工智能（AI）系统AlphaEvolve。该系统将大型语言模型（LLM）的创造力与能够审查模型建议的算法相结合，通过不断筛选和改进
DeepMind人工智能可在各游戏中击败人类
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512897.shtm一款人工智能可以在国际象棋、围棋、扑克和其他需要多种策略才能获胜的游戏中击败人类玩家。这款名为“游戏学生”（SoG）的人工智能由谷歌DeepMind创建。该公司表示，这是朝着能够以超
谷歌DeepMind:已发现科学界几乎所有已知的蛋白质结构
“从今天起，预测几乎所有已知蛋白质的结构，都如同使用搜索引擎一样简单。”7月28日，DeepMind公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）的合作团队公布了生物学领域的一项重大飞跃。他们利用人工智能（AI）系统AlphaFold预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖了地球上所
DeepMind－AI可像婴儿一样学习简单物理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/7/482600.shtm 神经网络可以成为研究人类婴儿学习方式的一个步骤。 受婴儿学习方式研究的启发，计算机科学家开发了一个程序，可以学习物体行为的简单物理规则，研究结果7月11日发表于《自然—人类行
了解蛋白质挑战的AI解决方案
根据一项严格的独立研究，在一项重大的科学进步中，DeepMind的AI系统AlphaFold的-新版本已被认为是解决已有50年历史的蛋白质结构预测挑战(通常称为“蛋白质折叠问题”)的解决方案。评定。从长远来看，这一突破可以大大促进生物学研究，从而在疾病理解和药物发现等领域开辟新的可能性。CASP14
Nature：超强版AlphaGo来了！可自学成才，将助力科研
AlphaGo，一款由谷歌旗下公司DeepMind基于深度学习原理而开发的人工智能程序。之所以声名大噪，是因为它自2016年以来曾先后击败多位世界围棋冠军，包括韩国选手李世石、中国选手柯洁，是第一个击败人类职业围棋选手的人工智能。 现在，DeepMind又推出“超强版”——AlphaGo Ze
大难题告破，蛋白质3D结构可用AI解析
DeepMind关于确定蛋白质3D形状的深度学习技术，可能将在生物学界掀起一场新的变革。图中蓝色为计算机预测的蛋白质结构，绿色为实验验证结果，二者相似度非常高。（图片来源：DeepMind） 生物学界最大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。借由深度学习程序AlphaFold，谷歌
DeepMind开发用于量子化学计算的神经网络变分蒙特卡罗
近百年前，狄拉克提出正电子概念，如今在医学物理、天体物理及材料科学等多个领域都具有技术相关性。然而，正电子-分子复合物基态性质的量子化学计算具有挑战性。 在此，DeepMind 和伦敦帝国理工学院的研究人员，使用最近开发的费米子神经网络 (FermiNet) 波函数来解决这个问题，该波函数不依
《科学》：人工智能几秒便可设计“原创”新蛋白质
今年6月，韩国监管机构批准了首款由人类设计的新型蛋白质制成的新冠肺炎疫苗。该疫苗基于一种球形蛋白质“纳米颗粒”，由研究人员在10年前通过劳动密集型试错攻关研制而成。现在，随着人工智能（AI）的巨大进步，美国西雅图华盛顿大学（UW）生物化学家David Baker领导的一个团队，只需几秒钟——而不是几
DeepMind－开发了一款眼底－AI，可同时诊断三种常见眼底疾病
Google旗下的DeepMind公司开发出了一种通过分析医学影像诊断疾病的人工智能产品，这是人工智能技术在医疗健康领域的一次重要试水。 雷锋网(公众号：雷锋网)消息 总部位于伦敦的DeepMind公司通过处理数以千计的视网膜扫描图像，训练出了一种人工智能算法，该算法可以比人类医生更加高效
《Science》封面文章AlphaCode的重大意义及其发展思考
程序员，虽然戏称程序猿，其实是一个高薪高智商工作，需要对问题的理解力、解决问题的创造性，还需要熟悉掌握编程语言。这些还不够，还需要在实践中摸爬滚打若干年，获得很多实践经验，才能游刃有余，成为一个优秀的程序员。对于普通人而言，成为一个合格程序员，也许要3-5年，成为一名优秀的程序员，也许要6-10年，
打开盲盒：AlphaFold2预测了人类全蛋白质组－将免费开放
翘首以盼8个月的 AlphaFold2 的论文与源码发布后一周，今天 DeepMind 再度公布关于 AlphaFold2 的重磅信息：用 AlphaFold2 完全预测了人、大肠杆菌、果蝇、斑马鱼等21种生物的全蛋白质组内35万个蛋白质结构！这项工作发表在了本周出版的Nature上。 Hol
Nature、Science齐发：两款新型AI精准预测蛋白结构
去年，DeepMind公司开发的AlphaFold2人工智能系统，基于氨基酸序列，精确预测了蛋白质的3D结构。它的准确性与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或 X 射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。这一突破被誉为“变革生命科学和生物医学”的突破。 今日，DeepMind公司在
几乎所有已知的蛋白质结构都收录在这个免费数据库
谷歌 DeepMind 今日宣布，其发布的免费数据库对科学界已知的几乎所有蛋白质的结构进行了预测。DeepMind 在 2020 年凭借其 AlphaFold AI 软件轰动了科学界，该软件可以对蛋白质结构进行高度准确的预测，这些信息可以帮助科学家了解它们的工作原理，从而有助于治疗疾病和开发药物。去
谷歌宣布：其数据库可以预测科学界几乎所有蛋白质结构
谷歌 DeepMind 今日宣布，其发布的免费数据库对科学界已知的几乎所有蛋白质的结构进行了预测。DeepMind 在 2020 年凭借其 AlphaFold AI 软件轰动了科学界，该软件可以对蛋白质结构进行高度准确的预测，这些信息可以帮助科学家了解它们的工作原理，从而有助于治疗疾病和开发药物。去
创造奇迹的高科技公司有哪些特点
2024年的诺贝尔奖可以说是人工智能（AI）全面崛起之年，有4位科学家由于AI的贡献而获得诺贝尔奖。其中，杰弗里·辛顿获得诺贝尔物理学奖，大卫·贝克、戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀获得诺贝尔化学奖。当前传统科学世界的版图开始出现分水岭——前AI时代的科学与AI时代的科学，前者是个人英雄主义的舞台，后者
谷歌－DeepMind－推出－AlphaGenome：AI－破解－40－亿年－DNA－密码，开启基因组研究新纪元
基因组，宛如生命的蓝图，藏在我们每一个细胞之中。 这套完整的DNA指令集，主导着生命体从外观功能到生长繁殖的几乎每一个方面，甚至是对疾病抵御的能力。 2003年 ，人类基因组测序完成，让人类首次窥见了DNA的全貌。 然而，如何破译这些指令，一个微小DNA变异如何改变生命轨迹，至今仍是生物学
Nature发布AlphaFold预测几乎所有已知蛋白质的形状
DeepMind的AlphaFold工具已经确定了地球上几乎所有已知生物体中约2亿种蛋白质的结构。从今天开始，确定科学上已知的几乎所有蛋白质的3D形状将变得和在谷歌搜索中输入一样简单。研究人员使用革命性的人工智能(AI)网络：AlphaFold来预测来自100万种物种的约2亿种蛋白质的结构，几乎覆盖
祝贺！人工智能首次成功解析蛋白质结构
生物学界最大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的深度学习程序AlphaFold能够精确预测其三维形状。长久以来，人们需要借助实验确定完整的蛋白质结构，这些方法往往需要数月甚至数年时间。而现在，人工智能也有能力给出精确预测的计算方法，可能只要几
复旦教授马剑鹏：AI已绕不开，宜从娃娃抓起
“我整个职业生涯一直在做这个东西，但心里很清楚，同行也这么认为——在我们有生之年，‘蛋白质的折叠’问题是不可能解决的，尤其是蛋白质结构预测问题。结果AlphaFold出来了！” 10月9日，博士生导师、国际著名计算生物学家、复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏教授告诉澎湃科技。当地时间10月9日，
AI模型精准预测飓风“梅丽莎”迅猛增强
近日，飓风“梅丽莎”迅速增强为五级飓风。在此过程中，科学家使用了一个强大的新工具——谷歌DeepMind开发的人工智能（AI）模型，成功预测了其路径和强度变化，为牙买加及其他受风暴破坏严重的国家发布预警。 该模型今年首次被美国国家飓风中心（NHC）使用，NHC是飓风信息的主要来源。这是一种专门
为什么诺贝尔化学奖又被人工智能学者拿了？
今天诺贝尔化学奖开奖，三位得奖者均是因为对蛋白质的杰出贡献获奖，其中华盛顿大学西雅图分校的 David Baker是因为 “计算蛋白质设计”，另后两位是英国伦敦 Google DeepMind 的 Demis Hassabis 和John M. Jumper在“蛋白质结构预测”的贡献。 我在昨
谷歌推出两大数学模型，19秒解开IMO2024几何问题
·六道题每题可得7分，总分最高42分。谷歌DeepMind的人工智能系统在今年国际数学奥林匹克竞赛中最终得分28分。今年金牌的门槛是29分，在正式比赛的609名选手中，58名达到了这一门槛。·DeepMind表示，尽管基于自然语言的方法可以访问更多数据，但会产生看似合理但不正确的中间推理步骤和解决方
650多名学者批评AlphaFold3不透明
当地时间5月8日，谷歌DeepMind发布其生物学预测工具AlphaFold的最新版本——AlphaFold 3。这一重大成果在科学界引起了巨大轰动。在蛋白质预测领域专家看来，AlphaFold 3是“变革性的”和“令人印象深刻的”。他们表示，这项工作可以用于测序蛋白质、DNA、RNA、小分子等几乎
人工智能参加国际奥数仅比金牌差一分
在从围棋到战棋类游戏的所有领域战胜人类后，美国谷歌公司旗下DeepMind现在表示，它在解决数学问题方面即将击败世界顶尖学生。7月25日，DeepMind宣布，其人工智能系统已经解决了本月在英国巴斯举行的2024年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）所出6个题目中的4个。人工智能给出了严谨、循序渐进的证明
诺奖风向标剑指AI？2023拉斯克奖揭晓，谷歌AlphaFold开发者上榜
2023年9月21日，Lasker基金会宣布了2023年度拉斯克奖的6名获奖者。今年拉斯克奖共设立3个奖项：临床医学研究奖、基础医学研究奖以及医学科学特别成就奖。 自1945年以来，拉斯克奖（Lasker Award）每年颁发给对医学科学做出重大贡献的在世人士，是美国最具声望的医学生物奖项，更
新一代“阿尔法折叠”登场，预测范围扩大
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/511725.shtm英国“深度思维”（DeepMind）公司日前公布了新一代“阿尔法折叠”（AlphaFold-latest），不仅准确性显著提高，预测范围还从蛋白质扩展到其他生物分子，包括配体。该模型