Деміс Хассабіс, генеральний директор Alphabet, дослідницької групи Google DeepMind, на саміті Google Future of Go у Китаї 23 травня 2017 року
DeepMind, що належить міжнародному конгломерату компаній Alphabet, розробив програмне забезпечення для штучного інтелекту, яке може точно передбачити структуру, в яку білки згорнуться за лічені дні - таким чином вирішилася 50-річна "велика проблема", яка може відкрити шлях для кращого розуміння захворювань та розробки препаратів.
У кожній живій клітині всередині тисячі різних білків, які підтримують її життя і здоров’я. Прогнозувати форму, в яку згорнеться білок, важливо, оскільки це визначає їх функцію, і майже всі захворювання, включаючи рак та деменцію, пов’язані з функціонуванням білків.
"Білки - це найкрасивіші, чудові структури, і здатність точно передбачити, як вони трансформуються, насправді є дуже, дуже складною і вимагає роботи багатьох людей протягом багатьох років", - сказала професор Дам Джанет Торнтон з Європейського інституту біоінформатики.
Британська дослідницька лабораторія DeepMind “AlphaFold” AI система була включена в конкурс, який організований групою під назвою CASP (Critical Assessment for Structure Prediction). Це громадська експериментальна організація, яка має на меті пришвидшити розв'язання однієї проблеми: як обчислити тривимірну структуру білкових молекул.
CASP, який спостерігає за прогресом у цій галузі протягом 25 років, порівнює заявки на участь у конкурсі з "експериментальним золотим стандартом". У понеділок він заявив, що система AlphaFold DeepMind досягла неперевершеного рівня точності прогнозування структури білка.
"DeepMind стрибнув уперед", - сказав професор Джон Молт, який є головою CASP, під час пресдзвінка перед анонсом. "Великий виклик у галузі інформатики, який розв'язували впродовж 50 років, значною мірою вирішено".
Моулт додав, що існують "незначні наслідки, що стосуються розробки лікарських засобів", і в новій галузі білкового дизайну.
Маючи близько 1000 співробітників і майже не заробляючи, DeepMind став дорогою компанією для підтримки Alphabet (розробників Google). Однак він став одним із лідерів у світових перегонах щодо новацій у розробках ШІ поряд з такими, як Facebook AI Research, Microsoft та OpenAI.
З проривом привітав керівник Google Сундар Пічай у Twitter.
Співзасновник та головний виконавчий директор DeepMind Деміс Хассабіс заявив:
«Кінцевим баченням DeepMind завжди було створення загального ШІ, а потім його використання, щоб допомогти нам краще зрозуміти навколишній світ, значно прискоривши темпи наукових відкриттів.»
Компанія, яку Google придбав у 2014 році за 600 мільйонів доларів, відома тим, що створює системи штучного інтелекту (ШІ), які можуть грати в такі ігри, як Space Invaders та старовинну китайську настільну гру Go. Однак вона завжди заявляла, що хоче мати більший науковий вплив.
"Ігри - чудовий майданчик для ефективної розробки та тестування загальних алгоритмів, які ми одного дня сподівались перенести в реальні домени, як наукові проблеми", - сказав Хассабіс. "Ми вважаємо, що AlphaFold є першим підтвердженням цієї тези. Зараз ці алгоритми стають досить зрілими та досить потужними, щоб застосовуватись до справді складних наукових проблем".
DeepMind також взяв участь у змаганні за складання білка CASP у 2018 році. Хоча його результати на той час були вражаючими, Джон Джампер, керівник AlphaFold у DeepMind, сказав, що команда знає, що це певний спосіб з виробництва чогось, що має "справді сильну біологічну значимість, або конкурентоспроможності експерименту".
Цього року змагання були не простими, але Джампер сказав, що DeepMind три місяці працював, не досягнувши жодного прогресу. "Ми б там сиділи та хвилювались, чи не вичерпали ми дані?", - він сказав.
Навіть коли наближався кінцевий термін змагань, Джампер та його команда все ще хвилювались, що вони могли допустити помилки.
"Завжди може бути помилка, яка закрадається в системи машинного навчання", - сказав він.
Але їх зусилля, здається, дали свої результати.
"Ми справді думаємо, що ми створили систему, яка забезпечує правильну та дієву інформацію для експериментальних біологів", - сказав він. “Причина, по якій у вас є структура, полягає в тому, щоб зрозуміти щось про світ природи, а потім задати ще більше питань. Ми вважаємо, що ми створили систему, яка дійсно допоможе людям у цьому ".
за матеріалами CNBC
