Константин Северинов | Как нейросети решили сложнейшую биоинформатическую головоломку
HTML-код
- Опубликовано: 29 сен 2024
- Подпишись на канал ► / @rbctrends
Почему ученым так важно знать, в какую сторону сворачиваются белки? Правда ли, что изменение их формы приводит к развитию болезней? Как разработка компьютерных алгоритмов AlphaFold2 и RoseTTAFold привела к большому научному открытию? Обо всем этом и не только в новом «Толке» расскажет Константин Северинов - доктор биологических наук, профессор Сколковского института науки и технологий, профессор Ратгерского университета (США).
Подробнее читайте на сайте РБК Тренды: trends.rbc.ru/...
#рбктренды #Северинов #биология
РБК Тренды ► www.rbc.ru/trends
Telegram ► t.me/rbc_trends
Дзен ► zen.yandex.ru/...
Вконтакте ► rbc_trends
Мне понравился тезис : мы научились предсказывать структуру белка, лучше чем предсказывание погоды!!!!
Великолепно
у яндекс погоды тоже нейронная сеть работает, как у других (скорее всего), но дождь предсказывает не всегда точно)
в том числе потому, что у нас нет других моделей планет, похожих на Землю
Круто! И то что в open source выложили!
Потрясающе!
Успехов!
Спасибо за работу
Да. Прекрасные разработки
Мой мозг урчит от такой интеллектуальной вкусняшки. Спасибо Константину за эту манну для интеллекта!
И здорово, что сразу пояснения в текстовом виде появлялись на экране, отличный видос.
Спасибо за Константина Северинова: всегда рассказывает интересные вещи, о сложных вещах говорить доступным языком, прекрасный учёный, прекрасный популяризатор науки. Приглашайте его чаще. Спасибо каналу.
Есть видео в сети, где он до короновируса говорит - в Европе прививку делать лет 3-5, а у нас так вообще не не будет лет10. Ровно за год до появления спутника. Может, он и в остальном лезет туда, где не разбирается? Подумай прежде, чем его слышать. На то инеирв могу ссыль найти и скинуть. После тех его слов я его слушать перестал, он бестолочь
@@NewLauri у него теперь другая фишка- человечину есть, ролики по всему интернету гуляют…
@@ane541 Это ролики не Северинова, а тех придурков которые не поняли о чём он говорил и пошли писать ерунду.
Зовите Северинова еще! Очень интересно, приятная подача и голос
Я троечница, школу закончила 37 лет назад, но этот человек так объяснил на пальцах понятно, что для меня это как белый день. Я поражаюсь таким людям.
Человек хорошо понимает то, чем сам занимается и хорошо понимает разницу между собой и зрителем, потому и в состоянии объяснить зрителю доступно, на бытовых примерах.
Потому что он даже на 1% в тему не углубился, не обольщайтесь)
@@trilisser А зачем вам больше?
@@annaoifa992 , а ему главное попиzzzдить...
Спасибо каналу за Северинова. Спасибо Константину за просвещение, он великолепен!👍
Я когда первый раз услышал на 2minute papers об этой нейросетке, и что она повысила точность предсказания до 90%+ (не помню точно), понял, что это просто фантастический рывок для биологии, медицины, фармакологии.
Тем более нейросетку дали в открытый доступ. А значит её ещё подтянут наверняка.
Хорошо, что рассказываете про такие вещи!
Браво! Четко и понятно описал проблему и ее решение за 15 мин.)
Спасибо. Вы рассказали о великолепном открытии.
Очень интересное объяснение сложных вещей! Приятно для разнообразия послушать хорошие новости из мира науки
А мы, дилетанты, думали, что эта задача давно решена при помощи обычного математического моделирования.
что же это эти алгоритмы из года в год проигрывали в соревнованиях? Еще и считались тысячу лет на одну структуру с ужасной точностью. Не шарите в теме, поэтому и правда - дилетант
а нейросеть это разве не математическое моделирование?
@@howuhh8960 так человек так и написал, к чему вот это все, доказали свою самцовость или компетентность? Да всем насрать.
@@Dvorkin82 Я ответил в соответствующем комментарию тоне :) Человек сказал не так, коннотация здесь такая: "это уже давно решено классическими методами". Что неправда, о чем я ему и сообщил.
@@howuhh8960 Нет, "мы, дилетанты, думали, что эта задача давно решена при помощи обычного математического моделирования." Тут нет сарказма, а вы его там увидели. Человек признался что так думал, и я так же думал именно из за своего дилетантства в вопросе.
Наверное имелась в виду Unix подобная операционка GNU/Linux, а не UNIX. Хотя UNIX, безусловно внесла огромный вклад в развитие направления Открытых Систем.
Да
Какая разница, это пример. Та ОС сейчас тоже жива.
@@ivans8887, большая разница UNIX - проприетарная ОС, а GNU/Linux как раз свободная/открытая. Прежде чем писать, может лучше почитать, не? :)
@@ЭльдарЛатыпов-п7ь На заре Unix эры она была открытая, да и сейчас, FreeBSD, потомок первых Юниксов еще жив
@@sergehog, никогда UNIX не была открытой, "бесплатной" да, но не открытой. Вы почитайте, как и из-за чего Ричард Столлман начал создавать "GNU" (GNU’s Not UNIX). FreeBSD, NetBSD, Darwin и т.д. это всё потомки UNIX, но нельзя говорить, что сама UNIX - это открытая система.
Очень захватывающе! Сейчас нехватает позитивной информации, спасибо за выпуск.
@@BexySitch такой ты душнила конечно ваще)
Борьба за наши жизни идет не только на Земле, но и внутри клеток
Шикарный пример про макаронины. Я далёк от науки и очень приятно слушать разбирающегося человека, который может объяснить сложные вещи на пальцах, моё уважение.
Ну не обольщайтесь. популяризаторсьво предполагает очень сильное упрощение.
@@volobuev2002 соглашусь, но дело даже не только и не столько в популяризации, а в визуализации-аналогии, которые в большинстве своём искажают суть предмета изучения, а людям нравится, что они наглядно "поняли")))
@@vldmrprnchkn5173так если станет интересно, то сами найдут более глубокую информацию. Кому-то и этого упращенного "всё поняли" достаточно. Интересней жить в кругу людей с которыми есть, что обсудить кроме сериалов и повседневной рутины.
Так в школе же об этом рассказывали, вспомните химию и биологи. Было и пространственное расположение молекул на уроках физики, и скручивание белков в биологии.
В данном ролике было сказано лишь о том, что научились предсказывать пространственную ориентацию по химической формуле.
Процесс обучения нервной сети рассказан хорошо, но опять же, если вы имеете отношение к педагогике, то вам это должно быть известно. А к педагогике относятся много кто, ибо воспитывают детей.
Слышал про это открытие, но не знал, что оно такое революционное!
в проекте Fold-IT мы, люди, несколько ЛЕТ вручную сворачивали (в интерфейсе программы) третичную структуру белка (из первичной цепочки), за что получали баллы)). А до того (и параллельно) в проектах Rozetta и Fold@at-Home (уже забыл, как оно пишется:) наши CPU и GPU сутками сжигали киловатты (а в масштабах ВСЕЙ СЕТИ - очевидно счёт шёл на МЕГАватты) на благо молекулярной биологии. Именно ЭТО было ранней базой того, что Вы сейчас приписываете "заслугам ИИ". Я в этом соучаствовал лет 5-7 назад, а стартовало оно где-то году в 2010-2011
Раньше. В начале 2000-х это точно уже было.
Так и есть, в свое время тоже присоединился к этому процессу Folding@Home.
Хороший пример перехода количества в качество - благодаря многим годам исследований, не приносивших значимых результатов, была накоплена база данных, только при наличии которой Новая технология стала возможной. С другой стороны показательно, что собственно научного открытия так и не состоялось, - по сути Программа имитирует процесс, не понимая его сути. Это открытие ещё ждёт своего гения.
да именно так. Ну и вообще высокомерное заявление о "кондовых методах" - не очень красиво звучит
вопрос не решили - а как бы решили,
- саму информацию не уловить - она не имеет физической природы.
--
- Диалектика никогда не скажет - как из количества велосипедов возникает мопед)
@@sedsou - перехода количества в качество Не существует - т.к. это Качественный переход, - Только через КБ и Чертежи, - меньше читай бред Маркса,
- чем больше будешь трясти велосипеды, тем быстрее они пойдут в Пыль, а не в Мопеды,
--
- в будущем ничего нового Не узнаешь, пока не изменишь свою физическую природу на другие измерения)
@@sergikoms9611 незнание (одно качество) как белки сворачиваются, благодаря количеству наблюдений переросло в знание (другое качество), как сворачиваются эти самые белки. Разве это не качественный переход? Когда поймут, почему они так сворачиваются, это будет следующее новое знание, то есть следующее новое качество, более высшего порядка.
@@ЛюдмилаГолуб-т2м - если собакам Шариковым дать наблюдать в библиотеке тысячи книг - то ни сделают там туалет)
- если бабе дать странную железяку с гайками - велосипед, - она снесёт это на помойку, чтоб в доме жить не мешало, - не сделает из этого барабанную стиралку, и тем более мопед,
- чтоб что-то шло на другие ступени Вверх - туда надо вкладывать ума из некоего Высшего порядка,
--
- Муза должна посетить, иначе никакого перехода не будет, - напрасно будете потеть учить англицкий словарь,
- тема с бородой,
- чтоб перейти на следующий уровень, обычно много бухали и курили, или продавали душу дьяволу, - книги написаны и фильмы сняты.
--
в ссср в 6м классе где-нибудь на геометрии и алгебре, сообщали - физические вещи живут по физическим законам, - а мышление по другим законам,
- типа идея треугольника исчезнуть не может, и умножать можно сколько угодно, - в этом выигрыш,
- а из двух треугольников у вас будет квадрат - качественный переход.
--
- при Царе учили Логике, а в ссср ещё преподавали Гимназистки и их дочки,
- где-то в 1970е они стали вымирать и дальше пошли колхозные училки, глупее учеников, - городские бабы не шли в училки, за низкую работу считали.
На словах «делайте лайки» я испугался, что видео уже закончилось 😨(не закончилось)
А мы всегда думали, что "метод научного тыка" - это шутка.
С каждым годом, наука с позволяет людям ошибаться все более и более уверено.
@@semibiotic меня забавляет другое. Попытка угадывать ответы по аналогии называется интеллектом, пусть и искусственным. Мне всегда казалось, что это более глубокое понятие.
@@anatolizaev3026 Да, с тем же успехом можно назвать транзистор компьютером.
Мало того, что транзисторов нужно сильно много, и то что из них нужно собрать довольно определенную конструкцию, содержащую не только транзисторы, но и компьютеру нужно программное обеспечение.
Нейросети, действительно хороший аппаратный кирпичик для будущего ИИ и других приложений, но ИИ это, в любом случае, ПО и, возможно, состояние [само-]обученных нейросетей.
Спасибо за хорошие новости, Константин! Так хочется волшебным образом оказаться в конце этого века, чтобы увидеть результаты открытий в науке о жизни, используя возможности искусственного интеллекта. В медицине - новые вакцины и лекарства, в биологии - понять как развивались процессы эволюции в мире животных. В антропогенезе - понять, какие наши предки от кого произошли, и какие кости кому принадлежат! Столько всего интересного нас ожидает в ближайшем будущем! Это восхитительно!!!
Понравилось! Лайк👏!!!
Спасибо за интересную информацию
При всем огромном интересе, с которым прослушал видео:
В двух местах гн. Северинов слегка ввел в заблуждение зрителей:
Во-первых, "таким вот ненаучным способом" - неправда. Нейронные сети - это очень даже наука.
Во-вторых: это не "метод тыка"; нейронные сети с помощю тренировки начинают распознавать закономерности, которые в силу невероятного объема информации человек не может заметить. В этом-то и "кайф" нейронных сетей.
На самом деле, человеческий мозг - по всей видимости - действует именно так. Просто мы тренируем свою нейронную сеть на обычные, жизненные ситуации. В случае же с белками нам прпятствуют и неподъемный объем информации, и необычность (для нашего мозга) ситуации.
А вообще - АБСОЛЮТНО КРУТО! Еще во второй половине 70-х годов у нас в универе (математика) уже говорили о нейронных сетях (их-то изобрели еще в 40-х годах) и утверждали, что лет через 15 искуственный интелект будет управлять всем. Слава Богу, это до сих пор невозможно. Но вот для таких задач - просто супер!
В том, что человеческий мозг действует именно так, можно не сомневаться. В младенчестве нам показывают картинки и говорят: это птичка, а это - кошка. Мы научиваемся распознавать, не понимая, как это делается. Большинство людей, например, хорошо распознают лица, но почти не могут их описать.
И наша интуиция - из это же области. Нас может тревожить какая-то ситуация, но мы не можем объяснить эту тревогу, но наш мозг где-то в глубине своей помнит в чём-то похожую ситуацию.
Есть проницательные люди - руководители (да и преступные элементы тоже), которые весьма хорошо могут определить сущность человека при очень коротком контакте. Они не могут сказать, каким образом они определяют, но мозг по совокупности множества разнородных признаков - стиль и обороты речи, мимика, жесты, интонации и т.п. видит аналогию с подобной совокупностью в прошлом и предсказывает психологический потрет.
@@vicvic2413 вот вопрос появляется: а кто давать задачи для ИИ будет и для каких целей? Как бы не получилось хуже чем с изобретением яд. оружия....
@@ЕленаРодинаСССР: да, в детстве/юности фантастические рассказы про захват власти роботами казались несерьёзными, но сегодня понимаешь, что ИИ не только может, но и попытается это сделать - когда ему будет передано достаточно власти.
Это перестаёт казаться нереальным, например, когда сегодня идет речь о разработке оружия, ИИ которого будет *САМОСТОЯТЕЛЬНО* выявлять неприятеля и принимать решение об его уничтожении.
Предотвратить это можно, если создавать независимые друг от друга ИИ, которые будут следить за рабочими ИИ.
@@vicvic2413 на мой взгляд это может привести туда же. Пока человек не изменит отношение к своему хочу-хочу и хочу ещё больше, а я этого не вижу, ничего не изменится. Никакое ИИ ничего не решит за человека. А если решит, то человек перестанет быть к тому времени Человеком, обладающим своей волей.
А помните слова учёного, что "не знаю какое будет оружие в третьей мировой, но четвёртая будет с палками и камнями"? Те, кто имеет власть и деньги продолжают задавать пагубный курс, думая видимо, что сами они минуют эту чашу...
@@ЕленаРодинаСССР: Человек не изменит отношение к своему хочу-хочу и пр., потому что *ТАК УСТРОЕН* наш мозг. Лишь небольшой процент населения способен менять это отношение, и то лишь в *ограниченой* степени.
Интересно, благодарю. Очень хорошо, что на экране даются определения терминов и пояснения.
Так просто и понятно о таком сложном
Я рада видеть Константина! Всё, как всегда, на высшем уровне. Только мне показалось, что Константин не такой как раньше, грустный.
все в миноре ..., с 24.02.
Опенсорс начал спасать мир
Well.. the current accuracy was received from the current dataset.. They split whole ds into training/validation datasets. But! If the original data set contains more structures with the same distribution over the molecule that others - it may lead to biased evaluation and overfitting. According to wikipedia there are 170k known proteins' structures. But how many permutations might be in each molecula sequence? The number of elements in dataset might be not enough to cover all parameters, then we just got overfitting. There must be more study
Хорошее видео! Я аж подписался на канал. Можно еще серию с этим гостем?
И естественно , как всегда , это обернут в первую очередь во вред человечеству
не столько во вред человечеству, сколько в угоду "избранным"; им-избранным очень важно иметь зависимое от них остальное "человечество" как источник существования
какой вред человечеству нанесли компьютеры и телефоны например?
Чем тебе навредила селекция, например? Тем, что ты жрёшь сахар и пшеницу твёрдых сортов?
Я бы предложил оформить какую-то социальну международную платформу где бы огромными золотыми буквами навсегда запечатлевались имена таких людей которые из альтруистических соображений создают значимые для человечества вещи не патентуя а даже выкладывают свои творения для общего пользования.
лол, так не работает, мы знаем имена тех, что запатентовал/разбогател/присвоил
О Боже!Я только что понял что хочу макароны.Посибки профессор.
Такая же фигня. Главное, что вынес из ролика.
@@AHTOH2010: главное - не забывать следить за тем, как сворачиваются макаронины!!!
Всё ждал, когда уважаемый товарищ биолог возьмёт в руки гитару и рубанёт на ней Смоук ин зе вотер.))
И я
On the water, чёрт возьми!
А он умеет играть? Я первый раз его смотрю. Потому спрашиваю
👍👍👍🤗😃😊😀😁
Он и рубанул наверняка. Но редактор вырезал потому что неформат 😂
интересно-сколько дарпа вложила в индидуальные онкогены для пу-что он заказал стол 30 метров?дочечек-бы меньше за рубеж выпускал.волосины с луковицей-хватит.
Сначала пугал короновирусом
Большое спасибо, Константин Викторович, за интересную познавательную передачу, за чёткое изложение!!!
А насколько влияет среда, изменчивость рибосомы и окружающие рибосому структуры на то, как скручивается белок при синтезе? В конце шестой минуты в 3d-анимации было показано, как синтезированный участок сразу же начинает взаимодействовать с уже сформированной структурой. Насколько сильно могут повлиять другие молекулы и ионы, кроме воды, на формирование этой структуры? Может быть, структура рибосомы защищает полость, в которой происходит синтез, от проникновения всего, кроме воды?
Влияет, причем это это не только рибосомы ответственные сколько сам эндоплазматический ретикулум. Например, в болезне Альцгеймера обвиняют неправильно свёрнутые тау-протеины.
И даже больше. Простое наличие прионов в цитоплазме изменяет структуру новых белков на неправильную.
А полость синтеза как минимум достаточно велика, чтобы в неё пролезла Т-РНК с аминокислотой. Другое дело, что белок в процесс синтеза проталкивается сквозь рибосому и сворачиваться начинает сразу после выхода с противоположного от полости синтеза конца в определённом последовательностью и средой (наличие в воде определённых ионов и молекул) порядке.
Какие вы все умные и это здорово!Очень интересная информация о влиянии на болезни!Скорее бы научные открытия и новые технологии использовали во благо человечества!
Если кто и придумает лекарство от рака, то это будет ИИ. Вот куда надо деньги вкладывать вместо войн.
у людей пол страны компов нету.жрать не на что.а вы про ИИ. ИИ в руках придурков страшное оружие против народа.
Лет 30 назад американцы пообещали установить бюст ИЗ ЧИСТОГО золота тому, но создаст лекарство (или найдет способ) для излечения рака...
А каковы критерии отбора результата? В смысле, как узнать, что это не один из 10 процентов неверно сконструированных?
О выкормыш бигфармы ещё не загнулся от жижи, которую он рекламировал..
"чтобы узнать Белок. надо думать как Белок!"
Немного не в тему, но тут говорилось не о Unix, а о Linux. Unix была закрытой проприетарной ОС, поэтому Столмэн и организовал проект GNU (GNU Not UNIX), но ему не хватало самого главного - ядра, которое Линукс Торвальдс и написал, взял за основу Minix (от Таненбаума). Само ядро сделал открытым и создал распределённую систему контроля версий (git), чтобы разработчики со всего земного шара могли предлагать свои правки в ядро.
Это тебе твой учитель по информатике сказал?
@@TOLIBAS25 нет, это я прочёл в книжках :)
Он не Линукс, а Линус Торвальдс ;-)
@@gobj007 опечатка. :) Что-то еще?)
Эти "предсказания" будут такими же как и "искусственный интеллект" )))
Хоть где то хорошие новости.. Просто вау
Ну, а в пятницу Гайя выпустил 3й релиз данных по звездам. Тоже новость чумовая.. А завтра Джеймс Вебб первые научные данные опубликует ... В науке сплошь хорошие новости
И когда уже метод перебора перестал быть научным, вообще-то сразу видно математика не зря им Нобелевскую не дают)))
После первой минуты казалось, что это я никогда не пойму. Но потом чуток прояснилось)))
Что я узнал из видео:
Математические уравнения - кондовые и дурацкие,
Data science - не наука.
Знаете что? - дизлайк и отписка!
Data science действительно ближе к инженерии, чем к науке.
Отличное видео! Спасибо за очень познавательную информацию!!!😊😊👏
11:07 Unix -- вполне себе платная система. Бесплатным стал Linux.
И сделали его не "ребята", а 1 (один) человек -- Линус Торвальдьс.
И особо подчеркнул, что "Это не Юникс !!!" (GNU)
@@vicvic2413 откуда биологу знать такое :)
Но вещать на тему не мешает ни разу.
@@LeniviyRU: угу:)
С другой стороны, продаван в магазине тоже не знает, как устроен, например, телевизор. Но он знает, как им пользоваться, какие модели имеют те или иные функции, какие (по статистике или по отзывам покупателей:) ломаются чаще и т.п.
@@thegrapesofwrath7247 какой процент из "созданных потом" -- бесплатные? Сидел бы молча, за умного б сошел. Знаток.
Определение третичной или четвертичной структуры некоторых белков "вручную" в большой биохимической лаборатории занимает от нескольких до десятков лет, а ИТ расшифровывает фолдинг (3D структуру) белков за пару дней! Будущее уже здесь! Но обыватель как всегда проспал очередную революцию в биологии и медицине, как и 3 - нанометровую революцию в создании электронных чипов!))
Спасибо, что есть такие люди как Константин Северин!
Нормальная тема. Всё доходчиво и понятно
Спасибо
Все четко и по полочкам.
Браво Константину Викторовичу и спасибо за курс молекулярной биологии у Плющева.
про Unix вы попали "ногами в жир" - имелась в виду явно Linux
можт он freebsd имел ввиду
Спасибо.
Большинство из нас, кто читал это в школе, тут же хотят это забыть)
Спасибо, что приглашаете такого замечательного популяризатора!
Чтобы фарме заработать очень много денег, надо вымудрить такое, чтоб выглядело умнО, и никто не догадался, какой же это бред
Этим у фарм с упорством, достойным лучшего, занимаются маркетологи, с утра и до позднего вечера фантазируя (и фантанируя) всевозможными названиями для давно уже известных препаратов, выдавая их за Седьмое Чудо - типа "КардиоМагнил" и т.д и т.п.
Искусственный "интеллект" под влиянием человеческого ума
Действительно потрясающее открытие.
прикольно, значит предсказание структуры белков имеет вероятностную природу?
Принципиально да , проктически нет, так как эта вероятонсть будет стремиться к 100%-ам. Так работает программа. Это не физическая природа молекул, как в случае с элементарными частицами в квантовой физике.
Один момент. Вы заблокируете взаимодействие с вирусом, и одновременно выключите механизм производства какого нибудь белка. Необходимого.
Мне ваще всё понравилось. А в Северинова я уже давно влюблённая. Продолжайте в том же духе.
Восторг! Просто потрясающе.
Здорово еще что видяхи подешевели! Для этих делов видеокарты очень нужны, наука быстрей задвижется)
Видяхи не актуальны, для того появились специализированные процессоры
Константин Викторович на высоте, как всегда!
А есть какой-то быстрый способ понять (кроме старых методов), что по новому белку, форма которого еще не исследована, ИИ неправильно предсказал форму? Подозреваю, что есть, иначе бесполезный результат был бы. Очень интересно
ИИ должен будет выдать либо модальность формы, либо сбой решения.
"писать дурацкие уравнения" - если я бы это сказал меня бы физичка ненавидела вечно
Белки знают, а учёные нет 😄👍
Мне очень нужна помощь. Можно ли с помощью этой программой предсказать фолдинг продукта гена PACS2 который содержит одну ошибку?
с той же вероятностью в 90%
@@drak0an да, хоть 89. мне интересна одна конкретная аминокислотная замена
@@AS40143 вам говорят, что надёжность такого метода прогноза сворачивания может быть слишком маленькой для вашего конечного применения. Прогноз сворачивания может быть неверным, особенно, если в базе данных таких последовательностей не было или было, но мало.
Отличная демонстрация принципа: если вы знаете что делаете, то и ребёнку сможете объяснить чем вы занимаетесь.
Спасибо. К чёрту глупых интервьюэров.
Ветер Вам в паруса!
пожалуйста не заставляйте своих гостей говорить про лайки и коменты.
Трех мерное? Так у алмаза кубическая решётка, а на 1 углерод садится 4.От стресса или старости, когда гормонов мало, то поучается графит, а тоже углерод, но 1/8 и смерть. В ИИ тоже углеродные трубки. Ку-ку и ау?
и какой прогноз по Ковиду ?
И стоило корчить из себя героя любовника, перед женщинами до седых волос ???? Вся индия и все скульптуры говорят что Атланты прилетели на землю без фалоса ? И показано - трио на карачках среднего и маленького за атлантом и даже лица там есть кто именно ? Понимаю клонирование короткой уздечки языка и глотки червя и все остальное это шедевр ....
Теперь жизнь учёных научится предсказывать научно? Может и нет, научится с биг датами оперировать. И обучалки сетей правильные делать.
Представляю соревнования программистов.
Очень полезная информация. Спасибо.
Теперь надо еще научиться сплайсинг просчитывать, без этого удовольствие будет неполным.
Так я не понял у AlphaFold2 API или веса доступны?
И это все хорошо - но кто-нить проверяет то что выдает AlphaFold? Или теперь просто верим ИИ?
В свое время, PS3, в фоновом режиме, по сети, участвовали в расшифровке белков... Это тот процесс? Который решил ИИ?
Так это можно применить и в фундаментальной физике. Нейросеть пусть генерирует гипотезы, а физики их проверяют экспериментально.
Например, благодаря каким структурам пространства существует квантовая запутанность. Или какие структуры изменяются в электроне и позитроне в ходе аннигиляции, после чего они превращаются в два-три гамма-фотона. Как высвободить из вещества чистую энергию. Как, наоборот, из чистой энергии получить вещество.
Человек в этих вопросах застопорился, а нейросеть может посмотреть на эти вещи свежим взглядом.
Нейросеть обучается сопоставляя большие массивы данных. С одной стороны - входные параметры, как тут последовательность нукреотидов или аминокислот, с другой - известные 3-мерные свёртки белков, заданные, насколько помню, относительными углами каждой последующей молекулы в цепочке. Фактически, она выявляет скрытые закономерности и по ним делает новые предсказания. Ключевое для обучение нейросети - иметь образец или какую-то оценку того, насколько успешно достижение цели, например, в ИИ для автогонок - насколько далеко продвинулась машина, насколько хорошо избежала препятствия и т.д. Важно, чтобы всё это можно было автоматизировать и повторять миллионы раз.
Для физики же всё иначе. Если физики будут проверять гипотезы, которых у них и у самих вполне хватает, всё это растянется на миллионы лет. Нужен совершенно другой принцип. И в этом направлении тоже идут работы. Нейросети уже способны воспринимать тексты, вычленят в них причинно-следственные связи, могут решать несложные математические задачи, описанные на обычном языке. То есть текст для них уже становится набором фактов, между которыми можно выявлять закономерности. Если это применить к научным исследованиям, ко всем известным фактам экспериментальной физики, то может быть когда-то нейросети смогут только по этим фактам, и используя математический аппарат, открывать самостоятельно уже известные, а может и новые физические законы.
@@Dron008 Я уверен, что используя тексты нейросеть ни одно нового закона не откроет :)
К сожалению, для наук которые оперируют с абстракциями машинное обучение не будет работать хорошо. В первую очередь это математика и в значительной степени физика. Дело в том, что машинное обучение это аналог обучения биологических видов. А как ученные верно говорят, даже для человека математика не естественная "вещь". Если скажите, что человек ведь делает открытия, то учитывайте что машинное обучение это не ИИ это всего лишь небольшая его часть. И хорошо справляется он только в тех областях, где нужно находить совпадения (паттерны) автоматически. Такие как озвучил автор или распознавание образов, нахождение особенностей картин, стихов или музыки определенного человека и попытка создания нового произведения.
Классное видео! Только один момент смущает, ведущий несколько раз говорил "просто", "не научным методом, а перебором" - это звучит как-то уничижительно по отношению к команде создателей AlphaFold 🤔 На личном опыте знаю, что ML это отнюдь не просто, в большинстве случаев никак взять абстрактную нейронную сеть и попросить её что-то за тебя решить, часто требуется большая проработка задачи, эксперименты с разными версиями мета-параметров нейросети, предобработки данных, что требует и глубокого погружения в предметную область, и чем сложнее задача, тем сложнее погружаться, продумывать и экспериментировать. Именно поэтому ни у кого прежде оно не получалось, а команда DeepMind смогла.
Акуенно! Великое открытие!
Я в восторге! Конгениально!
Я, правда, не понял никуя! И даже дизлайк поставил. В следующий раз страйк кинуть?
Ближе к концу стал въезжать в тему.
Очень хороший рассказ человека, который на переднем крае и "внутри проблемы"!!
Есть компьютерная игрушка (тренажер) в открытом доступе для всех желающих для тренировки свертывания белка - foldit. Залипательная невероятно.
От рассуждений и работ ученых результат феноменальный - все население земли заболело в один день одним видом! Не зря трудились! И лечение придумали от которого еще больший уход к предкам . Что-то подсказывает пора сокращать количество думающих о всеобщем здоровьи и благополучии. Слишком быстро они уничтожают все живое на земле -состоящее из белков?!😁
очень интересная лекция.
потрясающе дрступно актор объясняет такие сложные вещи.
То есть как это работает не знаем, но подбираем ключи к замкам, но за последствия не отвечаем, ибо никто не знает, что мы делаем. Когда сами поймём, придумаем объяснения для пострадавших от наших действий. Но отвечать за то, что натворили всё равно не будем. Это всё, что сказал этот человек.
Очень познавательно, спасибо большое что просвещаете)
И что толку? На апробацию уходят десятилетия, большая часть ложится в архив фармкомпаний. 15, 10, 5 лет назад я постоянно слышал о новых методах ранней диагностики онкологии. И где она?
Перевожу на язык радио !
Все вы флеши нашпигованные инфой и кодами ..
Если ваши коды не благосины то ваша главная флешь разбирается и утилизируется другими микросхемама по имени черви .
Правильные Коды приводят вас к правильным сигналам!!
пиисиипененпичерви
А где тот порог примерно, для какого числа атомов более менее быстро можно рассчитать пространственную структуру молекулы стандартными методами, и с какого числа атомов в молекуле такой рассчёт становится трудным, и уже можно привлекать нейросети с интерполяцией?
Ждем появления боевых вирусов в самое ближайшее время)
А чем вас ковид не устраивает? В СМИ инфа была, что создали ещё в 2015 году. Миллионы человек умерли, экономика упала, а кому надо на этом сделали гешефт.
Антивирусов