في عام 2021، أصدرت Alphabet DeepMind قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تحتوي على هياكل ثلاثية الأبعاد
الآن تم توسيع قاعدة البيانات هذه إلى 200 مليون ، وهي تشمل تقريبًا جميع البروتينات المعروفة للعلم.
واليوم، لا يزال العلماء يجدون صعوبة في الحسابالتركيب الدقيق للبروتين بناءً على الأحماض الأمينية التي يتكون منها. عادةً ما يتطلب هذا إنفاق قدر كبير من الطاقة الحاسوبية والوقت. وكان هذا يسمى مشكلة طي البروتين. ولذلك فإن التقدم في هذا المجال بطيء نسبيا.
الآن Alphabet دربت ذكاءً اصطناعيًا قويًاالعقل العميق. تم تدريبه على 100000 بنية بروتينية معروفة. يمكن لمثل هذا النظام ، وفقًا للمطورين ، التنبؤ بهياكل ملايين البروتينات الأخرى. استغرق تحديد كل منها دقائق أو ثوانٍ ، وليس شهورًا أو سنوات.
الآن أصدرت DeepMind ضخمة جديدةتحديث قاعدة البيانات. تضم الآن حوالي 214 مليون هيكل من مليون نوع. هذه تقريبًا جميع البروتينات المعروفة حاليًا للعلم. وتجدر الإشارة إلى أن قاعدة البيانات ستساعد في إجراء البحوث في مجال علاج الأمراض ، وإنشاء اللقاحات ، وستساعد أيضًا في حل مشكلة مقاومة المضادات الحيوية.
يمكن تنزيل قاعدة البيانات بأكملها ، والتي تتكون من 25 تيرابايت من البيانات ، من Google Cloud.
قراءة المزيد:
صور العلماء مخلوقًا غريبًا له مخالب ، ظنوا خطأ أنه زهرة
ستطير الطائرة الأسرع من الصوت بسرعة 2000 كم / ساعة وتعبر المحيط في 3.5 ساعة
إنشاء كمبيوتر كمي "تجاوز النظام الثنائي"