-
PRVI POTEZ KINE POSLIJE INAUGURACIJE! Peking uveo sankcije za 28 Amerikanaca, na listi i Pompeo! - 3 horas ago
-
KAMALA I BAJDEN POLOŽILI ZAKLETVU! Amerika dobila 46. predsjednika koji je u inauguracijskom govoru poručio: ‘Neslaganje ne smije dovesti do razdruživanja’ - 4 horas ago
-
BROJE SE MINUTE DO BAJDENOVE INAUGURACIJE: U toku evakuacija Vrhovnog suda zbog prijetnje bombom - ago
-
VIDEO: Snažna eksplozija u Madridu, ima povrijeđenih - ago
-
MUP Srbije: Postoje dokazi nelegalnog prisluškivanja Vučića i njegove porodice! - ago
-
VAŽAN KORAK KA POMIRENJU! Američka ambasada: Bez odlaganja promijeniti nazive ulica nazvane po zločincima i fašistima u BiH! - ago
-
POTVRDA BUNDESTAGA! Christian Schmidt i zvanično kandidat za Inzkovog nasljednika - ago
-
GORBAČOV UOČI INAUGURACIJE NOVOIZABRANOG AMERIČKOG PREDSJEDNIKA: SAD se trebaju više baviti svojim problemima, nego tuđim, a za regionalna pitanja moraju dogovoriti ‘pravila’ sa Moskvom! - ago
-
Kako poboljšati imunitet: 5 trikova za zimu bez prehlada! - 22 horas ago
-
(VIDEO) Prizor koji se ne viđa često: U Sahari pao snijeg! - 23 horas 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)