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人工知能は、研究者が現代の科学機器が生成する膨大な量のデータを分析できるようにすることで、科学のやり方を変えました。 それは情報の百万の干し草の山の中から針を見つけることができ、 ディープラーニング、データ自体から学ぶことができます。 AIは 遺伝子ハンティング、 薬、 ドラッグデザイン と 有機化合物の作成。 ディープラーニングでは、アルゴリズム（多くの場合、大量のデータでトレーニングされたニューラルネットワーク）を使用して、新しいデータから情報を抽出します。 ステップバイステップの説明がある従来のコンピューティングとは大きく異なります。 むしろ、データから学習します。 ディープラーニングは、従来のコンピュータープログラミングよりもはるかに透過性が低く、重要な質問が残ります。システムは何を学習し、何を知っているのでしょうか。 として 化学教授 私は、生徒の知識を広げて、さまざまなアイデアを組み合わせたり、新しいアイデアや概念を統合したりできるかどうかを確認する、少なくとも1つの難しい質問があるテストを設計するのが好きです。 AI支持者のポスターチャイルドであるAlphaFoldのために、このような質問を考案しました。 タンパク質の折り畳みの問題。 タンパク質の折り畳み ご挨拶、ヒューマノイド 今すぐニュースレターを購読して、受信トレイにあるお気に入りのAIストーリーを毎週まとめてください。 タンパク質はすべての生物に存在します。 それらは細胞に構造を提供し、反応を触媒し、小分子を輸送し、食物を消化し、そしてはるかに多くのことをします。 それらは、ストリング上のビーズのようなアミノ酸の長い鎖で構成されています。 しかし、タンパク質が細胞内でその役割を果たすためには、タンパク質がねじれて曲がって複雑な三次元構造になる必要があります。これはタンパク質の折り畳みと呼ばれるプロセスです。 […]

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