-
OHRABRUJUĆI TREND: Prvu dozu cjepiva u Hrvatskoj primilo 45.906 osoba - 3 horas ago
-
PREGOVORI U ŽENEVI! Dogovoreno formiranje prijelazne vlade u Libiji?! - 3 horas ago
-
KOD TURSKE OBALE! Ruski brod potonuo u Crnom moru - 3 horas ago
-
(FOTO) UOČI BAJDENOVE INAUGURACIJE ZA PREDSJEDNIKA SAD-a: Hiljade migranata iz Hondurasa krenulo ka SAD-u u nadi da će naići na blagonaklonost nove američke administracije! - ago
-
NA CRVENU PLANETU SLETIO 2012. GODINE: NASA-ino robotsko vozilo Curiosity već 3.000 dana u istraživačkoj misiji na Marsu! - ago
-
PEKING OHRABREN DOLASKOM BAJDENOVE ADMINISTRACIJE! Lider komunističke Kine Xi Jinping sa liderima balkanskih i centralnoevropskih država na samitu već početkom februara! - ago
-
Koronavirus u Kini otkriven u uzorcima sladoleda?! - ago
-
FOTO/VIDEO: Ove ilustracije nastale su crtanjem jedne dugačke neprekidne linije - ago
-
REZULTATI DVADESETOGODIŠNJEG ISTRAŽIVANJA: Pustinja Sahara bila močvara prepuna najstrahovitijih dinosaurusa - ago
-
ISTRAGA O TROVANJU! Berlin predao Moskvi transkripte razgovora s Navaljnim - ago
KAKO PROTEINI DOLAZE DO TRODIMENZIONALNE STRUKTURE?! Vještačka inteligencija riješila problem star 50 godina
Jedan stari i vrlo kompleksan naučni problem, koji je u vezi sa ponašanjem i strukturom proteina, dobio je rješenje nakon pedeset godina neuspješnih pokušaja.

Do razrješenja je došao sistem vještačke inteligencije, što još jednom ukazuje koliko bi važno moglo da bude mjesto koje će AI u bliskoj budućnosti zauzimati u svijetu nauke.
U pitanju je DeepMind, AI kompanija, koja već godinama demonstrira sisteme vještačke inteligencije koji su uspješni u igrama kao što su šah i Go, i to ne samo uspješni, već neuporedivo bolji od ljudskih igrača.
Tu se ipak nije radilo samo o zabavi, budući da su sistemi trenirani za ozbiljnije zadatke, poput rješavanja naučnih zagonetki. Problemi u koje se umiješao AI uključivali su i pronalaženje novih načina liječenja nekih bolesti, a tvrdi se da je AlphaFold AI engine u tome i uspio.
Naučnici već pedeset godina pokušavaju da odgonetnu kako proteini dolaze do trodimenzionalnih struktura, a broj potencijalnih konfiguracija je bio toliko veliki da je rješenje izgledalo nemoguće.
Problem je postao poznat kao “problem proteinskog savijanja”, a rješenje bi donijelo revoluciju na polju medicine, budući da bi odgonetanje problema omogućilo otkrivanje novih lijekova.
DeepMind je konačno ponudio rješenje, a u eksperimentu je korišćena nova deep learning arhitektura za AlphaFold, uz pomoć koje se predviđa molekularna struktura koja se krije ispod “presavijenih delova proteina”.
Rezultati još uvijek nisu objavljeni, ali zainteresovani mogu da pročitaju dijelove koji su objavljeni pod naslovom “High Accuracy Protein Structure Prediction Using Deep Learning”.
(Global CIR/Agencije)