Ещё десять лет назад искусственный интеллект казался скорее красивой выдумкой из книг про научную фантастику, но технология постоянно развивалась. В прошлом году, например, разработчики из DeepMind научили свою систему играть в Dota 2, после чего боты с лёгкостью побеждали игроков, достигая немыслимых результатов. Теперь пришло время применить ИИ в другом, более полезном направлении — науке. Сотрудники DeepMind сообщили, что их искусственный интеллект смог решить проблему фолдинга белка — это процесс, при котором полипептидная цепь спонтанно сворачивается в уникальную нативную пространственную структуру.
Над данной проблемой учёные корпят уже более пятидесяти лет, из которых последние пятнадцать лет оценочная точность прогнозирования фолдинга белка составляла около 30-45 GDT. Серьёзных сдвигов в этом направлении у учёных со всего мира не было уже довольно давно, а разработчики из DeepMind со своим искусственным интеллектом за несколько дней смогли спрогнозировать структуру белка при фолдинге с предельной точностью. На текущий момент ИИ смог добиться точности в 87 GDT, что, конечно, ещё не 100 единиц, но почти в три раза точнее, чем у научных деятелей. Важно уточнить, что речь идёт про статический фолдинг, тогда как динамический процесс гораздо более сложная цель.
Теперь специалисты из DeepMind могут с довольно высокой точностью моделировать процесс фолдинга белка, демонстрируя результат на компьютерной модели. При этом учёные могут полностью избегать реальных химических экспериментов, экономя ресурсы и время. И, конечно, самое важное в данном открытии то, что изучение биологических основ жизни на планете Земля теперь будет более эффективным и продвинутым. Вероятно, в ближайшем будущем ИИ будет решать ещё больше сложных проблем, с которыми человечество не могло справиться десятилетиями.
Нейросеть уже помогает в борьбе с Covid-19, а в дальнейшем может быть использована для лечения Альцгеймера или коровьего бешенства.