Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/viralload/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА | Telegram Webview: viralload/529 -
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.
Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. "The result is on this photo: fiery 'greetings' to the invaders," the Security Service of Ukraine wrote alongside a photo showing several military vehicles among plumes of black smoke. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. Messages are not fully encrypted by default. That means the company could, in theory, access the content of the messages, or be forced to hand over the data at the request of a government. In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later.
from us
