Алгоритм DeepMind подготовит прорыв в биологии

В живых организмах белки выполняют множество функций, включая ферментативную. Одна из самых интригующих особенностей этих молекул — их способность к самосборке. Исследователи надеются, что понимание этого процесса позволит создавать синтетические аналоги белков с заданными свойствами. Однако проблема в том, что для простого перебора всех возможных конфигураций среднего по сложности белка потребуется время, превышающее возраст Вселенной. Так что ученым нужна помощь.

Команда DeepMind решила создать алгоритм, который помог бы ученым прогнозировать структуру белка на основе последовательности его аминокислот.

Как отмечает Wired, на создание ИИ для такой работы ушло около двух лет. Алгоритм, получивший названий AlphaFold, быстро подтвердил возложенные на него надежды. В ходе соревнования, проведенного в 2018 году, он обошел несколько команд ученых в способности предсказывать структуру белка. При этом результаты ИИ были лучше для всех 90 предложенных белков.

Особенно хорошо AlphaFold справился с последовательностями, смоделированными с нуля. Из 43 образцов он дал наиболее точный прогноз для 25. Для сравнения, лучший результат команды людей — 3.

Для DeepMind достижения AlphaFold означают, что искусственный интеллект может быть успешным не только в играх, но и в реальной жизни. Теперь глава компании уверен, что технология поможет решать и другие фундаментальные вопросы биологии. Правда, далеко не все области этой науки так же хорошо заточены под компьютерное моделирование, как вопрос структуры белков.

Несмотря на интерес к научной работе, в DeepMind не намерены отказываться от разработки «игровых» алгоритмов. Например, скоро компания выставит ИИ AlphaStar против случайных игроков в Starcraft.