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、小分子等几乎所有生物分子结构和相互作用。此次AlphaFold3的模型是DeepMind和AI制药公司Isomorphic Labs共同开发的，这项研究已发表在《自然》杂志上。但其不公开底层代码、仅提供受限访问的举措，引发了科学界的广泛批评。截至5月14日，已有超过650名研究人员联名签署公开信，表示对论文不提供代码感到失望，并批评期刊违背了其关于代码可用性的规定。图：多名学者联名信 将在6个月内为学界提供开源模型AlphaFold 3目前只能通过网络服务器访问，每日请求限制为20次（发布之初请求限制是10次）。此外，用户在分析分子方面......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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
谷歌AlphaFold－3重磅问世，预测精准度提高100％，AI－能帮助治疗癌症和免疫病
刚刚，顶级科学期刊英国《Nature》（自然）杂志发表了一份重磅、突破性研究论文。 北京时间5月8日23点，谷歌DeepMind和其英国子公司Isomorphic Labs联合团队在《自然》杂志上发表一份共46页的成果，推出全新AI蛋白质结构预测模型AlphaFold 3，可准确预测生物分子相
AlphaFold－3来了
5月8日出版的《自然》报道了AlphaFold 3能以较高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。AlphaFold 3是该人工智能模型的最新迭代，准确率比之前的专用工具显著提升，该模型由谷歌DeepMind和Isomorphic Labs的团队研发。这一最新模型能够预测包含蛋白质数据银行（P
《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
“诺奖风向标”盖尔德纳奖首次颁给非生物医学领域
盖尔德纳奖素有小“诺贝尔奖”之称。 2023年3月30日，2023年盖尔德纳奖公布，授予了AlphaFold开发团队以及微生物等方面的专家，共有9位获奖者。 剑桥大学 MRC Epidemiology Unit 博士后研究员赵亚杰指出，这可能是这个医学类奖项“第一次发给计算机专家”。Alph
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
《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，
《自然》发表研究：人工智能破解蛋白质复合物密码
在蛋白质结构预测上，人工智能革命仍在继续。一年前，软件程序首次成功地模拟了单个蛋白质的3D形状，其精确度与几十年前的实验技术测出的一样准确。今年夏天，研究人员利用人工智能程序编程了一个近乎完整的人类蛋白质结构目录。 现在，美国研究人员更进一步，使用人工智能技术确定了不同蛋白质之间可能的相互作用
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
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，
单项300万美元！科学界的奥斯卡——2023科学突破奖出炉
9月22日，科学领域最赚钱的奖项——科学突破奖，正式开奖！科学突破奖有「科学界的奥斯卡」之称，表彰在生命科学、基础物理学和数学领域做出突破性成就的科学家。而最引人注目的，就是它的奖金——300万美元！每年，突破奖都会通过五个奖项向物理学、数学和生命科学领域的顶尖研究人员颁发1500万美元的奖金。而今
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
预测蛋白质结构只是开始－AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全
预测蛋白质结构只是开始－AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全