ຈະເປັນແນວໃດຖ້າພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອຕອບຫນຶ່ງໃນຄວາມລຶກລັບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຊີວິດ - ການພັບທາດໂປຼຕີນ? ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ສໍາລັບທົດສະວັດ.
ໃນປັດຈຸບັນເຄື່ອງຈັກສາມາດຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນໂດຍໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ການປ່ຽນແປງການພັດທະນາຢາ, ເຕັກໂນໂລຢີຊີວະພາບ, ແລະຄວາມຮູ້ຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບຂະບວນການຊີວະພາບພື້ນຖານ.
ເຂົ້າຮ່ວມກັບຂ້ອຍໃນການສໍາຫຼວດເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ທີ່ຫນ້າສົນໃຈຂອງການພັບທາດໂປຼຕີນຈາກ AI, ບ່ອນທີ່ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວຫນ້າຈະຂັດກັບຄວາມສັບສົນຂອງຊີວິດຂອງມັນເອງ.
Unraveling ຄວາມລຶກລັບຂອງການພັບທາດໂປຼຕີນ
ທາດໂປຼຕີນເຮັດວຽກຢູ່ໃນຮ່າງກາຍຂອງພວກເຮົາຄືກັບເຄື່ອງຈັກນ້ອຍໆເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ການທໍາລາຍອາຫານຫຼືການຂົນສົ່ງອົກຊີເຈນ. ພວກມັນຕ້ອງຖືກພັບຢ່າງຖືກຕ້ອງເພື່ອໃຫ້ພວກມັນເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຄືກັນກັບກະແຈຕ້ອງຖືກຕັດຢ່າງຖືກຕ້ອງເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າກັບລັອກ. ທັນທີທີ່ທາດໂປຼຕີນຖືກສ້າງຂື້ນ, ຂະບວນການພັບທີ່ສັບສົນຫຼາຍເລີ່ມຕົ້ນ.
ການພັບທາດໂປຼຕີນແມ່ນຂະບວນການທີ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຍາວຂອງອາຊິດ amino, ໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນ, ພັບເຂົ້າໄປໃນໂຄງສ້າງສາມມິຕິທີ່ກໍານົດຫນ້າທີ່ຂອງທາດໂປຼຕີນ.
ພິຈາລະນາສາຍຍາວຂອງລູກປັດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການສັ່ງເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບທີ່ຊັດເຈນ; ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນເມື່ອໂປຣຕີນພັບ. ແຕ່, ບໍ່ເຫມືອນກັບລູກປັດ, ອາຊິດ amino ມີລັກສະນະພິເສດແລະພົວພັນກັບກັນແລະກັນໃນຫຼາຍວິທີ, ເຮັດໃຫ້ການພັບທາດໂປຼຕີນເປັນຂະບວນການທີ່ສັບສົນແລະລະອຽດອ່ອນ.
ຮູບນີ້ສະແດງເຖິງ hemoglobin ຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງເປັນໂປຣຕີນພັບທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີ
ທາດໂປຼຕີນຕ້ອງພັບໄດ້ໄວແລະຊັດເຈນ, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນພວກມັນຈະພັບຜິດແລະຜິດປົກກະຕິ. ມັນອາດຈະນໍາໄປສູ່ການເຈັບປ່ວຍເຊັ່ນ: Alzheimer's ແລະ Parkinson's. ອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ແລະການປະກົດຕົວຂອງໂມເລກຸນອື່ນໆໃນເຊນທັງຫມົດມີຜົນກະທົບຕໍ່ຂະບວນການພັບ.
ຫຼັງຈາກທົດສະວັດຂອງການຄົ້ນຄວ້າ, ນັກວິທະຍາສາດຍັງພະຍາຍາມຊອກຫາວິທີທີ່ໂປຣຕີນພັບໄດ້.
ໂຊກດີ, ຄວາມກ້າວຫນ້າໃນປັນຍາປະດິດແມ່ນການປັບປຸງການພັດທະນາໃນຂະແຫນງການ. ນັກວິທະຍາສາດສາມາດຄາດຄະເນໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກວ່າແຕ່ກ່ອນໂດຍການນໍາໃຊ້ ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອກວດກາເບິ່ງຂໍ້ມູນປະລິມານມະຫາສານ.
ນີ້ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງການພັດທະນາຢາແລະເພີ່ມຄວາມຮູ້ໂມເລກຸນຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບພະຍາດ.
ເຄື່ອງຈັກສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າບໍ?
ເຕັກນິກການພັບທາດໂປຼຕີນແບບດັ້ງເດີມມີຂໍ້ຈໍາກັດ
ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ພະຍາຍາມຄິດໄລ່ການພັບທາດໂປຼຕີນມາເປັນເວລາຫຼາຍສິບປີ, ແຕ່ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຂະບວນການໄດ້ເຮັດໃຫ້ເລື່ອງນີ້ເປັນສິ່ງທ້າທາຍ.
ວິທີການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນແບບດັ້ງເດີມໃຊ້ການປະສົມປະສານຂອງວິທີການທົດລອງແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງຄອມພິວເຕີ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ທັງຫມົດມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ.
ເຕັກນິກການທົດລອງເຊັ່ນ: X-ray crystallography ແລະ nuclear magnetic resonance (NMR) ສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ແລະ, ຮູບແບບຄອມພິວເຕີບາງຄັ້ງກໍ່ອີງໃສ່ການສົມມຸດຕິຖານທີ່ງ່າຍດາຍ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ການຄາດເດົາທີ່ຜິດພາດ.
AI ສາມາດເອົາຊະນະອຸປະສັກເຫຼົ່ານີ້ໄດ້
Luckily, ປັນຍາປະດິດ ແມ່ນການໃຫ້ຄໍາສັນຍາສົດສໍາລັບການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດກວດສອບປະລິມານຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ແລະ, ພວກເຂົາເຈົ້າເປີດເຜີຍຮູບແບບທີ່ປະຊາຊົນຈະພາດ.
ນີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການສ້າງເຄື່ອງມືຊອບແວໃຫມ່ແລະເວທີທີ່ມີຄວາມສາມາດຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ.
ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ສັນຍາໄວ້ທີ່ສຸດສໍາລັບການຄາດເດົາໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນ
ລະບົບ AlphaFold ສ້າງໂດຍ Google's Deepmind ທີມງານແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນຄວາມກ້າວ ໜ້າ ທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດໃນຂົງເຂດນີ້. ມັນໄດ້ຮັບຄວາມຄືບຫນ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີທີ່ຜ່ານມາໂດຍການນໍາໃຊ້ ສູດການຄິດໄລ່ເລິກເຊິ່ງ ເພື່ອຄາດຄະເນໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນໂດຍອີງໃສ່ລໍາດັບອາຊິດ amino ຂອງພວກເຂົາ.
ເຄືອຂ່າຍ neural, ເຄື່ອງ vector ສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະປ່າສຸ່ມແມ່ນໃນບັນດາວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຫຼາຍທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄໍາສັນຍາສໍາລັບການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນ.
ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ແລະ, ພວກເຂົາສາມາດຄາດຄະເນການພົວພັນລະຫວ່າງອາຊິດ amino ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ເບິ່ງວິທີການເຮັດວຽກ.
ການວິເຄາະວິວັດທະນາການຮ່ວມກັນ ແລະການສ້າງ AlphaFold ທຳອິດ
ຄວາມສໍາເລັດຂອງ AlphaFold ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນແບບຈໍາລອງເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກທີ່ຖືກພັດທະນາໂດຍນໍາໃຊ້ການວິເຄາະວິວັດທະນາການຮ່ວມກັນ. ແນວຄວາມຄິດຂອງວິວັດທະນາການຮ່ວມກັນລະບຸວ່າຖ້າອາຊິດ amino ສອງຕົວໃນທາດໂປຼຕີນມີປະຕິສໍາພັນກັບກັນແລະກັນ, ພວກມັນຈະພັດທະນາຮ່ວມກັນເພື່ອຮັກສາການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກວດພົບວ່າອາຊິດ amino ຄູ່ໃດທີ່ອາດຈະຕິດຕໍ່ກັນໃນໂຄງສ້າງ 3D ໂດຍການປຽບທຽບລໍາດັບອາຊິດ amino ຂອງທາດໂປຼຕີນທີ່ຄ້າຍຄືກັນຈໍານວນຫລາຍ.
ຂໍ້ມູນນີ້ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນພື້ນຖານສໍາລັບການເຮັດຊ້ຳຄັ້ງທຳອິດຂອງ AlphaFold. ມັນຄາດຄະເນຄວາມຍາວລະຫວ່າງຄູ່ອາຊິດ amino ເຊັ່ນດຽວກັນກັບມຸມຂອງພັນທະບັດ peptide ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນ. ວິທີການນີ້ປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າວິທີການກ່ອນຫນ້າທັງຫມົດສໍາລັບການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນຈາກລໍາດັບ, ເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຍັງຖືກຈໍາກັດສໍາລັບທາດໂປຼຕີນທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບທີ່ຊັດເຈນ.
AlphaFold 2: ວິທີການໃຫມ່ທີ່ຮຸນແຮງ
AlphaFold2 ເປັນຊອບແວຄອມພິວເຕີທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ DeepMind ທີ່ນໍາໃຊ້ລໍາດັບອາຊິດ amino ຂອງທາດໂປຼຕີນເພື່ອຄາດຄະເນໂຄງສ້າງ 3D ຂອງທາດໂປຼຕີນ.
ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນເພາະວ່າໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນກໍານົດວິທີການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ຂອງມັນ, ແລະການເຂົ້າໃຈຫນ້າທີ່ຂອງມັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດພັດທະນາຢາທີ່ກໍານົດເປົ້າຫມາຍຂອງທາດໂປຼຕີນ.
ເຄືອຂ່າຍ neural AlphaFold2 ໄດ້ຮັບການປ້ອນຂໍ້ມູນຕາມລໍາດັບອາຊິດ amino ຂອງທາດໂປຼຕີນເຊັ່ນດຽວກັນກັບລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການທີ່ລໍາດັບນັ້ນປຽບທຽບກັບລໍາດັບອື່ນໆໃນຖານຂໍ້ມູນ (ອັນນີ້ເອີ້ນວ່າ "ການຈັດລໍາດັບ").
ເຄືອຂ່າຍ neural ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງ 3D ຂອງທາດໂປຼຕີນໂດຍອີງໃສ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນນີ້.
ສິ່ງທີ່ກໍານົດມັນນອກຈາກ AlphaFold2?
ກົງກັນຂ້າມກັບວິທີການອື່ນໆ, AlphaFold2 ຄາດຄະເນໂຄງສ້າງ 3D ທີ່ແທ້ຈິງຂອງທາດໂປຼຕີນແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ການແຍກລະຫວ່າງຄູ່ຂອງອາຊິດ amino ຫຼືມຸມລະຫວ່າງພັນທະບັດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນ (ຕາມສູດການຄິດໄລ່ກ່ອນຫນ້ານີ້).
ເພື່ອໃຫ້ເຄືອຂ່າຍ neural ຄາດວ່າຈະມີໂຄງສ້າງເຕັມທີ່ໃນເວລາດຽວກັນ, ໂຄງສ້າງໄດ້ຖືກເຂົ້າລະຫັດແບບສິ້ນສຸດ.
ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ AlphaFold2 ແມ່ນວ່າມັນສະຫນອງການຄາດຄະເນວ່າມີຄວາມຫມັ້ນໃຈແນວໃດໃນການຄາດຄະເນຂອງມັນ. ມັນຖືກນໍາສະເຫນີເປັນລະຫັດສີໃນໂຄງສ້າງທີ່ຄາດໄວ້, ສີແດງສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຫມັ້ນໃຈສູງແລະສີຟ້າຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມຫມັ້ນໃຈຕໍ່າ.
ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດນັບຕັ້ງແຕ່ມັນແຈ້ງໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດກ່ຽວກັບຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງການຄາດຄະເນ.
ຄາດຄະເນໂຄງສ້າງປະສົມປະສານຂອງລໍາດັບຫຼາຍ
ການຂະຫຍາຍຕົວຫລ້າສຸດຂອງ Alphafold2, ທີ່ຮູ້ຈັກເປັນ Alphafold Multimer, ຄາດຄະເນໂຄງສ້າງລວມຂອງຫຼາຍລໍາດັບ. ມັນຍັງມີອັດຕາຄວາມຜິດພາດສູງເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະປະຕິບັດໄດ້ດີກ່ວາເຕັກນິກກ່ອນຫນ້ານີ້. ພຽງແຕ່ 25% ຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກ 4500 ສະລັບສັບຊ້ອນໄດ້ຖືກຄາດຄະເນສົບຜົນສໍາເລັດ.
70% ຂອງພາກພື້ນທີ່ຫຍາບຄາຍຂອງການສ້າງການຕິດຕໍ່ໄດ້ຖືກຄາດຄະເນຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ແຕ່ການວາງທິດທາງຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກສອງແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ເມື່ອຄວາມເລິກການຈັດຮຽງປານກາງແມ່ນໜ້ອຍກວ່າປະມານ 30 ລຳດັບ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຕົວຄູນຂອງ Alphafold ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ວິທີການນໍາໃຊ້ການຄາດເດົາ Alphafold
ແບບຈໍາລອງທີ່ຄາດຄະເນຈາກ AlphaFold ແມ່ນສະເຫນີໃນຮູບແບບໄຟລ໌ດຽວກັນແລະສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໃນລັກສະນະດຽວກັນກັບໂຄງສ້າງທົດລອງ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງ ຄຳ ນຶງເຖິງການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ສະ ເໜີ ກັບຕົວແບບເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ.
ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບໂຄງສ້າງທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ homomers interwoven ຫຼືທາດໂປຼຕີນທີ່ພຽງແຕ່ພັບຢູ່ໃນທີ່ປະທັບຂອງ.
ligand ທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ.
ສິ່ງທ້າທາຍບາງອັນ
ບັນຫາຕົ້ນຕໍໃນການນໍາໃຊ້ໂຄງສ້າງທີ່ຄາດຄະເນແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງນະໂຍບາຍດ້ານ, ການຄັດເລືອກ ligand, ການຄວບຄຸມ, allostery, ການປ່ຽນແປງຫລັງການແປ, ແລະ kinetics ຂອງການຜູກມັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທາດໂປຼຕີນແລະ biophysical.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການຄົ້ນຄວ້າດ້ານໂມເລກຸນໂດຍອີງໃສ່ຟີຊິກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເອົາຊະນະບັນຫານີ້.
ການສືບສວນເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານແລະປະສິດທິພາບ. ໃນຂະນະທີ່ AlphaFold ໄດ້ບັນລຸຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນ, ຍັງມີຫຼາຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ໃນພາກສະຫນາມຂອງຊີວະສາດໂຄງສ້າງ, ແລະການຄາດຄະເນ AlphaFold ແມ່ນພຽງແຕ່ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນສໍາລັບການສຶກສາໃນອະນາຄົດ.
ເຄື່ອງມືທີ່ໂດດເດັ່ນອື່ນໆແມ່ນຫຍັງ?
RoseTTAFold
RoseTTAFold, ສ້າງໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າມະຫາວິທະຍາໄລວໍຊິງຕັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນ, ການໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງເພື່ອຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນ, ແຕ່ມັນຍັງປະສົມປະສານວິທີການໃຫມ່ທີ່ເອີ້ນວ່າ "ການຈໍາລອງການເຄື່ອນໄຫວຂອງມຸມບິດ" ເພື່ອປັບປຸງໂຄງສ້າງທີ່ຄາດຄະເນ.
ວິທີການນີ້ໄດ້ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊຸກຍູ້ແລະອາດຈະເປັນປະໂຫຍດໃນການເອົາຊະນະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງເຄື່ອງມືພັບທາດໂປຼຕີນ AI ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
trRosetta
ເຄື່ອງມືອື່ນ, trRosetta, ຄາດຄະເນການພັບທາດໂປຼຕີນໂດຍໃຊ້ a ເຄືອຂ່າຍ neural ການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບລໍາດັບທາດໂປຼຕີນຫຼາຍລ້ານແລະໂຄງສ້າງ.
ມັນຍັງໃຊ້ເຕັກນິກ "ການສ້າງແບບຈໍາລອງຕາມແບບຈໍາລອງ" ເພື່ອສ້າງການຄາດຄະເນທີ່ຊັດເຈນກວ່າໂດຍການປຽບທຽບທາດໂປຼຕີນຈາກເປົ້າຫມາຍທີ່ປຽບທຽບກັບໂຄງສ້າງທີ່ຮູ້ຈັກ.
ມັນໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ trRosetta ສາມາດຄາດຄະເນໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນຂະຫນາດນ້ອຍແລະສະລັບສັບຊ້ອນຂອງທາດໂປຼຕີນ.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV ແມ່ນເຄື່ອງມືອື່ນທີ່ສຸມໃສ່ການຄາດເດົາແຜນທີ່ຕິດຕໍ່ທາດໂປຼຕີນ. ເຫຼົ່ານີ້, ຖືກນໍາໃຊ້ເປັນຄໍາແນະນໍາເພື່ອຄາດຄະເນການພັບທາດໂປຼຕີນ. ມັນໃຊ້ ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ວິທີການຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງປະຕິສໍາພັນ residue ພາຍໃນທາດໂປຼຕີນ.
ເຫຼົ່ານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຕໍ່ມາເພື່ອຄາດຄະເນແຜນທີ່ຕິດຕໍ່ໂດຍລວມ. DeepMetaPSICOV ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງໃນການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ເຖິງແມ່ນວ່າວິທີການທີ່ຜ່ານມາລົ້ມເຫລວ.
ອະນາຄົດຈະເປັນແນວໃດ?
ອະນາຄົດຂອງການພັບໂປຣຕີນ AI ແມ່ນສົດໃສ. ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ໂດຍສະເພາະ AlphaFold2, ບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ມີຄວາມຄືບໜ້າອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງໂປຣຕີນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້.
ການຄົ້ນພົບນີ້ມີທ່າແຮງທີ່ຈະຫັນປ່ຽນການພັດທະນາຢາໂດຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງແລະຫນ້າທີ່ຂອງທາດໂປຼຕີນ, ເຊິ່ງເປັນເປົ້າຫມາຍການປິ່ນປົວທົ່ວໄປ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບັນຫາເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນສະລັບສັບຊ້ອນຂອງທາດໂປຼຕີນແລະການກວດສອບສະຖານະພາບທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ແທ້ຈິງຂອງໂຄງສ້າງທີ່ຄາດວ່າຈະຍັງຄົງຢູ່. ຕ້ອງມີການຄົ້ນຄວ້າເພີ່ມເຕີມເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ແລະເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງ AI ສູດການພັບທາດໂປຼຕີນ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຜົນປະໂຫຍດທີ່ມີທ່າແຮງຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແມ່ນມີຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະມັນມີທ່າແຮງທີ່ຈະນໍາໄປສູ່ການຜະລິດຢາທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຊັດເຈນກວ່າ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ