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NordVPN AlphaFold 以前的版本只能预测蛋白质的结构。AlphaFold 3 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(Demis Hassabis)在发布会上对记者说:"AlphaFold 2 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。AlphaFold 3 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。"AlphaFold 3 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 AlphaFold 3 使用扩散方法生成新结构的三维模型。Stable Diffusion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 Isomorphic Labs 一直在内部项目中使用 AlphaFold 3。到目前为止,该模型帮助 Isomorphic Labs 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 AlphaFold Server。该服务器由 AlphaFold 3 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 Isomorphic Labs 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 AlphaFold 3 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 AlphaFold 3 存在的风险。了解更多: ... PC版: 手机版:

相关推荐

封面图片

谷歌 DeepMind 推出活细胞人工智能模型

谷歌 DeepMind 推出活细胞人工智能模型 谷歌的 DeepMind 推出了一个人工智能模型,用于研究生命的基本构成要素及其在细胞内的相互作用,推动了揭示疾病秘密和寻找疾病(如癌症)疗法的努力。根据周三在《自然》期刊上发表的一篇论文,最初于2018年开发的AlphaFold 3对微小生物结构外观和相互作用做出了迄今最精确的预测。同构实验室的首席人工智能官马克斯•贾德伯格表示,AlphaFold 3的能力为研究人员提供了新的机会,可以迅速识别潜在的新药分子。同构实验室与制药公司礼来和诺华有合作关系。“这使得我们的科学家和药物设计师能够在原子水平上创造和测试假设,并且在几秒钟内使用AlphaFold 3生成高度准确的结构预测。”贾德伯格说,“与可能需要数月甚至数年的实验相比,这是非常快速的。”AlphaFold 3展示了“显著提高”的预测准确性,超过了许多现有的专业工具,包括基于前两代技术的工具。研究表明,开发正确的人工智能深度学习框架,可以大大减少获取“生物相关性能”所需的数据量。

封面图片

Google DeepMind 推出可预测所有生命分子的结构和相互作用的 AlphaFold 3

Google DeepMind 推出可预测所有生命分子的结构和相互作用的 AlphaFold 3 Google DeepMind 今天在博客中介绍了和 Isomorphic Labs 共同开发的 AlphaFold 3,一种新型生命科学 AI 模型。该模型在准确预测蛋白质、DNA、RNA、配体等的结构基础之上,新增了对其相互作用的预测,相比当前最先进的方法至少有 50% 以上的提升, Google 希望它能够改变对生物世界和药物发现的理解。 该模型的论文已经发表在最新一期自然杂志上。现在,科学家可以通过新推出的易于使用的研究工具 AlphaFold Server 免费使用该模型大部分功能,包括免费的 2 亿个蛋白质结构的数据库。 ,

封面图片

DeepMind:政治深度伪造居恶意使用人工智能榜首

DeepMind:政治深度伪造居恶意使用人工智能榜首 谷歌旗下 DeepMind 部门首次对人工智能最常见的恶意使用情况进行的研究显示,利用人工智能生成的“深度伪造”冒充政客和名人,远比利用人工智能协助网络攻击的行为普遍得多。该研究表示,制作逼真的假冒人物图像、视频和音频的情况几乎是第二高频率滥用生成式人工智能工具情况的两倍:使用聊天机器人等基于文本的工具伪造信息,生成虚假信息并发布到网上。分析发现,行为者滥用生成式人工智能的最常见目标是塑造或影响公众舆论。这一占到使用的27%,加剧了人们对深度伪造可能影响今年全球选举的担忧。

封面图片

谷歌 Deepmind 推出人工智能足球战术教练

谷歌 Deepmind 推出人工智能足球战术教练 谷歌 DeepMind 与英超俱乐部利物浦合作,开发了一款被称为 TacticAI 的人工智能足球战术教练原型,这是利用该技术掌控高价值体育运动中不确定性的最新尝试。根据周二发表在《自然通讯》上的一篇论文,该模型当前专注于角球,而角球是进球的一个巨大潜在来源。AI 教练对角球中球员跑位的改进建议大部分获得了人类专家的认可,并在 90% 的场景中比当前战术更受青睐。DeepMind 项目与利物浦的合作还包括在点球和预测球员动作等领域。由于当前赛季正在进行中,利物浦没有回应是否在比赛中采用 AI 建议的询问。 ,

封面图片

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源,如书籍、文章、照片等,这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容,一个明显的问题出现了:当人工智能生成的内容在互联网上扩散时,人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现,“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布,得出结论:“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程,并且随着时间的推移,模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快:模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移,表现越来越差,错误越来越多。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

封面图片

DeepMind 与 Google Cloud 合作为人工智能生成的图像添加水印

DeepMind 与 Google Cloud 合作为人工智能生成的图像添加水印 谷歌 Deepmind 与谷歌云合作,推出了一款用于添加水印和识别人工智能生成图像的工具 SynthID 。但仅限于谷歌自己的图像生成模型创建的图像。 SynthID 的水印对于人类来说是难以察觉的,并且能够适应常见的图像操作,比如在添加滤镜、更改颜色和高度压缩图像等修改之后,SynthID 仍然保持不变。 虽然 SynthID 提供了强大的防御能力,但仍需要不断创新和适应,才能在对抗生成式 AI 欺骗的斗争中领先于黑客和开发人员。 、、

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人