Нобелевская премия этого года посвящена конечно разработкам в сфере ИИ: премия по химии была вручена за ИИ, предсказывающий структуру белков, премия по физике - за открытие машинного обучения. Хотя для сторонников ИИ это триумф, такое распределение наград поощряет не фундаментальную науку, а занятие наиболее популярными темами, вне зависимости от того, приносят ли они реальную пользу. При этом даже ИИ-модели, пользующиеся наибольшим авторитетом (такие как AlphaFold, разработчики которой и получили 2 премии по химии из 3), продолжают демонстрировать недостатки, сводящие их применимость на нет.
Лауреатами премии по химии стали Дэвид Бейкер, разработавший методы прогнозирования трехмерных структур белков, и сотрудники компании DeepMind Демис Хассабис и Джон Джампер, использовавшие его изобретение на практике. В 2020 г. Хассабис и Джампер запустили проект по определению структуры белков с помощью ИИ, названного AlphaFold. Обычно для получения точных данных о строении белков используются сложные и дорогостоящие методы, такие как рентгеновская кристаллография, ЯМР-спектроскопия и криоэлектронная микроскопия. Таким образом были получены сведения о структуре примерно 226 тыс. белков, размещенные в международной базе данных Protein Data Bank. Разработчики AlphaFold воспользовались ей, обучив на этой информации нейросеть, которая по аналогии могла прогнозировать структуру белков, для которых еще не было получено экспериментальных данных. Всего за 4 года модель смогла предсказать структуру более 1 млн белков, что должно было сократить затраты на исследования и помочь с разработкой препаратов благодаря сведениям о новых белках.
Авторы проекта обещали "точность на уровне атомов", конкурирующую с экспериментальными данными и даже превосходящую их (поскольку они не всегда имеют структуру, расшифрованную на 100%).
Но все оказалось не так просто. AlphaFold не стала счастливым исключением среди ИИ, продемонстрировав низкую точность, которая противоречит обещаниям разработчиков способствовать созданию новых препаратов. В ноябре 2023 г. в Nature вышла статья исследовательской группы, которая сопоставила предсказания AlphaFold с экспериментальными данными. Оказалось, что даже наиболее высококачественные прогнозы AlphaFold дают в 2 раза больше ошибок, чем экспериментально определенные структуры. 10% прогнозов с самым высоким уровнем достоверности имеют очень существенные ошибки. Так происходит потому, что AlphaFold не учитывает наличие лигандов (молекул, которые связываются с белком и влияют на его структуру), ионов, ковалентных модификаций и условия окружающей среды.
Хотя в мае 2024 г. была представлена новая версия AlphaFold 3, исправившая часть ошибок (например, в ней учитывались взаимодействия белка с лигандами, ДНК, РНК и другими молекулами), ее точность все еще далека от идеальной. Она варьируется от 40% до 80%, при этом для отдельных взаимодействий, например, с РНК, она была особенно низкой. Кроме того, никуда не делись галлюцинации (правдоподобные, но не существующие в реальности структуры), характерные для AlphaFold также, как и для обычных генеративных ИИ. Кроме того, хотя разработчики утверждали, что результаты их модели по крайней мере на 50% превосходят другие прогностические ИИ в этой сфере, в дальнейшем это было опровергнуто. Например, AlphaFold лучше всего работает с 50 наиболее распространенными лигандами, но в случае с менее распространенными его результаты заметно ниже. В одном из случаев его сравнили с другой схожей моделью Vina, которая оказалась на 8,2% эффективнее за пределами набора самых распространенных лигандов, чем AlphaFold.
Так что, несмотря на все перспективы метода, который будет совершенствоваться в дальнейшем, Нобелевская премия, врученная за его создание, пока еще слишком преждевременна.
Нобелевская премия этого года посвящена конечно разработкам в сфере ИИ: премия по химии была вручена за ИИ, предсказывающий структуру белков, премия по физике - за открытие машинного обучения. Хотя для сторонников ИИ это триумф, такое распределение наград поощряет не фундаментальную науку, а занятие наиболее популярными темами, вне зависимости от того, приносят ли они реальную пользу. При этом даже ИИ-модели, пользующиеся наибольшим авторитетом (такие как AlphaFold, разработчики которой и получили 2 премии по химии из 3), продолжают демонстрировать недостатки, сводящие их применимость на нет.
Лауреатами премии по химии стали Дэвид Бейкер, разработавший методы прогнозирования трехмерных структур белков, и сотрудники компании DeepMind Демис Хассабис и Джон Джампер, использовавшие его изобретение на практике. В 2020 г. Хассабис и Джампер запустили проект по определению структуры белков с помощью ИИ, названного AlphaFold. Обычно для получения точных данных о строении белков используются сложные и дорогостоящие методы, такие как рентгеновская кристаллография, ЯМР-спектроскопия и криоэлектронная микроскопия. Таким образом были получены сведения о структуре примерно 226 тыс. белков, размещенные в международной базе данных Protein Data Bank. Разработчики AlphaFold воспользовались ей, обучив на этой информации нейросеть, которая по аналогии могла прогнозировать структуру белков, для которых еще не было получено экспериментальных данных. Всего за 4 года модель смогла предсказать структуру более 1 млн белков, что должно было сократить затраты на исследования и помочь с разработкой препаратов благодаря сведениям о новых белках.
Авторы проекта обещали "точность на уровне атомов", конкурирующую с экспериментальными данными и даже превосходящую их (поскольку они не всегда имеют структуру, расшифрованную на 100%).
Но все оказалось не так просто. AlphaFold не стала счастливым исключением среди ИИ, продемонстрировав низкую точность, которая противоречит обещаниям разработчиков способствовать созданию новых препаратов. В ноябре 2023 г. в Nature вышла статья исследовательской группы, которая сопоставила предсказания AlphaFold с экспериментальными данными. Оказалось, что даже наиболее высококачественные прогнозы AlphaFold дают в 2 раза больше ошибок, чем экспериментально определенные структуры. 10% прогнозов с самым высоким уровнем достоверности имеют очень существенные ошибки. Так происходит потому, что AlphaFold не учитывает наличие лигандов (молекул, которые связываются с белком и влияют на его структуру), ионов, ковалентных модификаций и условия окружающей среды.
Хотя в мае 2024 г. была представлена новая версия AlphaFold 3, исправившая часть ошибок (например, в ней учитывались взаимодействия белка с лигандами, ДНК, РНК и другими молекулами), ее точность все еще далека от идеальной. Она варьируется от 40% до 80%, при этом для отдельных взаимодействий, например, с РНК, она была особенно низкой. Кроме того, никуда не делись галлюцинации (правдоподобные, но не существующие в реальности структуры), характерные для AlphaFold также, как и для обычных генеративных ИИ. Кроме того, хотя разработчики утверждали, что результаты их модели по крайней мере на 50% превосходят другие прогностические ИИ в этой сфере, в дальнейшем это было опровергнуто. Например, AlphaFold лучше всего работает с 50 наиболее распространенными лигандами, но в случае с менее распространенными его результаты заметно ниже. В одном из случаев его сравнили с другой схожей моделью Vina, которая оказалась на 8,2% эффективнее за пределами набора самых распространенных лигандов, чем AlphaFold.
Так что, несмотря на все перспективы метода, который будет совершенствоваться в дальнейшем, Нобелевская премия, врученная за его создание, пока еще слишком преждевременна.
BY ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
At its heart, Telegram is little more than a messaging app like WhatsApp or Signal. But it also offers open channels that enable a single user, or a group of users, to communicate with large numbers in a method similar to a Twitter account. This has proven to be both a blessing and a curse for Telegram and its users, since these channels can be used for both good and ill. Right now, as Wired reports, the app is a key way for Ukrainians to receive updates from the government during the invasion. Multiple pro-Kremlin media figures circulated the post's false claims, including prominent Russian journalist Vladimir Soloviev and the state-controlled Russian outlet RT, according to the DFR Lab's report. The news also helped traders look past another report showing decades-high inflation and shake off some of the volatility from recent sessions. The Bureau of Labor Statistics' February Consumer Price Index (CPI) this week showed another surge in prices even before Russia escalated its attacks in Ukraine. The headline CPI — soaring 7.9% over last year — underscored the sticky inflationary pressures reverberating across the U.S. economy, with everything from groceries to rents and airline fares getting more expensive for everyday consumers. A Russian Telegram channel with over 700,000 followers is spreading disinformation about Russia's invasion of Ukraine under the guise of providing "objective information" and fact-checking fake news. Its influence extends beyond the platform, with major Russian publications, government officials, and journalists citing the page's posts. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram.
from in
