谷歌 DeepMind 推出新一代药物研发 AI 模型 AlphaFold 3

谷歌DeepMind推出新一代药物研发AI模型AlphaFold3美东时间周三，谷歌DeepMind发布了新一代预测蛋白质结构的AlphaFold3模型，能够帮助科学家更精确地针对疾病机制，从而开发出更有效的治疗药物。DeepMind研究人员表示，AlphaFold3是一种人工智能(AI)模型，它可以预测蛋白质、DNA、RNA等生物分子的结构以及它们如何相互作用。

DeepMind的新型人工智能可为DNA、RNA和"所有生命分子"建模

DeepMind的新型人工智能可为DNA、RNA和"所有生命分子"建模访问：Saily-使用eSIM实现手机全球数据漫游安全可靠源自NordVPNAlphaFold以前的版本只能预测蛋白质的结构。AlphaFold3不局限于此，它还能为DNA、RNA和称为配体的小分子建模，从而扩大了模型的科学应用能力。DeepMind称，与之前的模型相比，新模型的预测准确率提高了50%。DeepMind首席执行官德米斯-哈萨比斯（DemisHassabis）在发布会上对记者说："AlphaFold2是结构生物学领域一个重要的里程碑时刻，它开启了各种令人惊叹的研究。AlphaFold3是在利用人工智能理解和模拟生物学的道路上迈出的一步。"AlphaFold3有一个分子结构库。研究人员输入想要组合的分子清单，然后AlphaFold3使用扩散方法生成新结构的三维模型。StableDiffusion等人工智能图像生成器用来组合照片的人工智能系统是同一种类型。DeepMind称，哈萨比斯创办的药物发现公司IsomorphicLabs一直在内部项目中使用AlphaFold3。到目前为止，该模型帮助IsomorphicLabs提高了对新疾病靶点的认识。除了该模型，DeepMind还向一些研究人员免费提供研究平台AlphaFoldServer。该服务器由AlphaFold3提供支持，无论科学家的计算能力如何，都能生成生物分子结构预测结果。哈萨比斯说，该服务器可用于学术和非商业用途，但IsomorphicLabs正在与制药合作伙伴合作，将AlphaFold模型用于药物发现项目。Google表示，它正在与科学界和政策领导者合作，以负责任的方式部署该模型。Google在一份文件中说，一些生物安全专家认为，人工智能模型"可能会降低威胁行为者的门槛，使他们能够与其他技术相结合，设计和制造传播性或危害性更强的病原体和毒素"。该公司称，在AlphaFold3推出之前，它就与领域专家以及生物安全、研究和行业专家合作，找出了AlphaFold3存在的风险。了解更多：https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/#future-cell-biology...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1430165.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1430165.htm

谷歌 DeepMind 推出了人工智能生成图像的水印工具

谷歌DeepMind推出了人工智能生成图像的水印工具谷歌DeepMind推出了一款新的水印工具，可以标记图像是否是由人工智能生成的。该工具名为SynthID，最初仅供Google人工智能图像生成器Imagen的用户使用，该生成器托管在GoogleCloud的机器学习平台Vertex上。用户将能够使用Imagen生成图像，然后选择是否添加水印。希望它可以帮助人们辨别人工智能生成的内容何时被冒充为真实内容，或者帮助保护版权。ViaHuaHua投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

谷歌 DeepMind 利用人工智能预测人类有害的基因突变

谷歌DeepMind利用人工智能预测人类有害的基因突变谷歌DeepMind的科学家们建立了一个人工智能程序，可以预测数百万个基因突变是否无害或可能导致疾病，以加快罕见疾病的研究和诊断。该程序对所谓的基因突变（DNA代码中的单个字母拼写错误）进行预测。此类突变通常是无害的，但它们会破坏蛋白质的工作方式并导致囊性纤维化和镰状细胞性贫血、癌症和大脑发育问题等疾病。研究人员使用AlphaMissense评估了可能影响人类蛋白质的所有71m个单字母突变。当他们将程序的精确度设置为90%时，它预测57%的错义突变可能是无害的，32%的错义突变可能是有害的。其余的影响尚不确定。来源：投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

数名OpenAI、谷歌DeepMind现任和前任员工签署公开信警告人工智能风险

数名OpenAI、谷歌DeepMind现任和前任员工签署公开信警告人工智能风险称：OpenAI的人工智能系统已经接近人类智能水平，通用人工智能AGI有50%的可能性在2027年就会问世，而不是此前预测的2050年！这封公开信指出，人工智能的发展可能会带来一系列的风险，例如加剧现有社会的不平等、助长操控和虚假信息传播，以及失控的自主人工智能系统可能导致人类灭绝等。签署公开信的多位OpenAI前任雇员曾从事人工智能安全工作，为公开信背书的业内大佬则有“人工智能教父”GeoffreyHinton、因开创性AI研究而获得图灵奖的YoshuaBengio，以及AI安全领域的顶尖专家StuartRussell。关注频道@ZaiHuaPd频道爆料@ZaiHuabot

DeepMind最新AlphaFold模型有助于新药研发

DeepMind最新AlphaFold模型有助于新药研发实验室的工作仍在继续。今天，DeepMind透露，最新版本的AlphaFold（AlphaFold2的后继者）可以对蛋白质数据库（世界上最大的生物分子开放获取数据库）中的几乎所有分子生成预测。据DeepMind博客上的一篇文章称，专注于药物发现的DeepMind衍生公司IsomorphicLabs已经将新的AlphaFold模型应用于治疗药物设计，帮助表征对治疗疾病很重要的不同类型的分子结构。新的AlphaFold的功能超出了蛋白质预测的范围。DeepMind声称，该模型还可以准确预测配体的结构-与“受体”蛋白结合并导致细胞通讯方式发生变化的分子）以及核酸（包含关键遗传信息的分子）和翻译后修饰（化学修饰）的结构。蛋白质产生后发生的变化。DeepMind指出，预测蛋白质配体结构可以成为药物发现的有用工具，因为它可以帮助科学家识别和设计可能成为药物的新分子。目前，药物研究人员使用称为“对接方法”的计算机模拟来确定蛋白质和配体如何相互作用。对接方法需要指定参考蛋白质结构以及该结构上配体结合的建议位置。然而，使用最新的AlphaFold，无需使用参考蛋白质结构或建议位置。该模型可以预测以前尚未“结构表征”的蛋白质，同时模拟蛋白质和核酸如何与其他分子相互作用——DeepMind表示，目前的对接方法无法实现这种建模水平。DeepMind在博文中写道：“早期分析还表明，我们的模型在一些与药物发现相关的蛋白质结构预测问题（例如抗体结合）上远远优于（上一代）AlphaFold。我们的模型在性能上的巨大飞跃表明人工智能具有极大增强对构成人体的分子机器的科学理解的潜力。”不过，最新的AlphaFold并不完美。DeepMind和IsomorphicLabs的研究人员在一份详细介绍该系统优势和局限性的白皮书中透露，该系统无法达到预测RNA分子（人体内携带制造蛋白质指令的分子）结构的一流方法。毫无疑问，DeepMind和IsomorphicLabs都在努力解决这个问题。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393483.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393483.htm