【財(cái)新網(wǎng)】利用人工智能進(jìn)行蛋白質(zhì)領(lǐng)域預(yù)測(cè)再現(xiàn)突破。當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月8日，谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)布AI模型AlphaFold 3，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)、DNA、RNA及小分子的配位基等結(jié)構(gòu)，以及它們?nèi)绾蜗嗷プ饔脩?yīng)用在生物研究和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域。

　　值得注意的是，AlphaFold 3使用了現(xiàn)在AI圖片生成常用的擴(kuò)散（Diffussion）模型。AlphaFold 3的模型的核心仍然是上一代AlphaFold 2使用過(guò)的Evoformer深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，不過(guò)在輸出過(guò)程中，AlphaFold 3使用了擴(kuò)散模型來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)等結(jié)構(gòu)。通過(guò)擴(kuò)散模型，AlphaFold 3的預(yù)測(cè)結(jié)果從模糊變清晰，最終輸出精確的分子結(jié)構(gòu)。