AlphaFold 3: система моделирования структуры белков |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-11-12 12:45 AlphaFold 3 (https://github.com/google-deepmind/alphafold3) — конвейер логического вывода системы ИИ, разработанной Google DeepMind, которая произвела революцию в области прогнозирования структуры белков. Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON (https://github.com/google-deepmind/alphafold3?tab=readme-ov-file#installation-and-running-your-first-prediction), содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность. Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/input.md) и выходным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/output.md) данным системы, решению известных проблем (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/known_issues.md), настройкам производительности (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/performance.md) и установке с последующим запуском с помощью Docker (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/installation.md). Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше. Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ. Получение параметров модели возможно через подачу заявки (https://forms.gle/svvpY4u2jsHEwWYS6) в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения. Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3» (https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w). AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования. Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0 Техотчет (https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w) Demo (https://alphafoldserver.com/welcome) GitHub (https://github.com/google-deepmind/alphafold3) Источник: github.com Комментарии: |
|