Новая модель ИИ для глубокого обучения под названием EquiBind в 1000 раз быстрее, чем существующие модели
Исследовательская группа из Массачусетского технологического института создала геометрическую модель искусственного интеллекта для глубокого обучения под названием EquiBind, которая в 1000 раз быстрее существующих моделей при поиске потенциальных молекул лекарств. EquiBind основан на своем предшественнике, EquiDock, который специализируется на связывании двух белков с использованием метода, разработанного покойным Октавианом-Югеном Ганеа, недавним сотрудником Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института и постдоком Клиники машинного обучения Абдула Латифа Джамиля, который также соавтор статьи EquiBind. Этот EquiBind значительно снизит шансы и затраты на неудачные испытания лекарств.
EquiBind, новая модель глубокого обучения:
Использование искусственного интеллекта (ИИ) растет в различных секторах общества, особенно в фармацевтической промышленности. EquiBind — это чрезвычайно быстрый вычислительный метод связывания, который позволит использовать ключевые приложения, такие как быстрый виртуальный скрининг или разработка лекарств. Существующие методы являются дорогостоящими в вычислительном отношении, поскольку они основаны на большой выборке кандидатов в сочетании с этапами подсчета очков, ранжирования и точной настройки. EquiBind предлагает уникальное решение проблемы стыковки, которое включает в себя как предсказание позы, так и идентификацию места привязки.
Тем не менее, процесс открытия лекарств может быть дорогостоящим как в финансовом, так и в вычислительном отношении, поскольку в этот процесс вливаются миллиарды долларов, а на разработку и тестирование уходит более десяти лет до окончательного утверждения Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Прежде чем разработка лекарства может начаться, исследователи лекарств должны найти многообещающие молекулы, подобные лекарству, после успешной стыковки с белком, связывающее лекарство, также известное как лиганд, может остановить функционирование белка.
Это количество молекул, обладающих потенциальными лекарственными свойствами, огромно и оценивается примерно в 1060. Для сравнения, в галактике Млечный Путь около 108 звезд. Выводы уже привлекли внимание деятелей отрасли, которые надеются, что их можно будет использовать для лечения рака легких, лейкемии и опухолей желудочно-кишечного тракта. Этот документ EquiBind «Геометрическое глубокое обучение для прогнозирования структуры связывания лекарств» будет представлен на Международной конференции по машинному обучению (ICML).
Больше популярных историй
- 10 000 долларов США идут на биткойн! Но что ждет после этого?
- Куда направляется Андрей Карпаты после ухода из «Автопилота» Теслы?
- ИИ Google не является профессионалом в маркировке данных! Но комп этого не признает
- Как закон раскроет преступления метавселенной? Кто будет свидетелем?
- Генераторы изображений с искусственным интеллектом, такие как Dall.E и Imagen, крадут идеи у людей
- От модели, ориентированной на данные, как движется экосистема ИИ?
- 10 лучших мини-этичных хакерских проектов, которые соискатели должны добавить в резюме
Сообщение EquiBind, модель глубокого обучения, способная находить наркотики в 1000 раз быстрее, впервые появилось на .
