L'intelligenza Artificiale Di Google Ha Studiato La Struttura Del Coronavirus - Visualizzazione Alternativa

L'intelligenza Artificiale Di Google Ha Studiato La Struttura Del Coronavirus - Visualizzazione Alternativa
L'intelligenza Artificiale Di Google Ha Studiato La Struttura Del Coronavirus - Visualizzazione Alternativa
Anonim

DeepMind, il braccio di intelligenza artificiale (AI) di Google, si è unito alla comunità di ricerca globale che studia il nuovo coronavirus, COVID-19.

DeepMind è meglio conosciuto per la sua intelligenza artificiale che sconfigge facilmente i migliori giocatori di Go e StarCraft II del mondo. Il laboratorio di ricerca sta attualmente utilizzando il suo sistema per aiutare i ricercatori a combattere l'epidemia.

Per studiare un virus e sviluppare un vaccino, gli scienziati devono prima capire come funziona, ovvero la struttura delle proteine virali. Questo è un processo lungo che richiede mesi e potrebbe non dare sempre risultati. Gli scienziati si sono rivolti alle previsioni del computer utilizzando un sistema di apprendimento profondo noto come AlphaFold.

I lavori sul coronavirus sono in corso nei laboratori di tutto il mondo. DeepMind spera di aiutare questi studi "rilasciando previsioni strutturali per diverse proteine poco conosciute associate a SARS-CoV-2, il virus che causa COVID-19". Il sistema utilizza un metodo di apprendimento automatico senza modellazione ambientale, che può essere utilizzato per prevedere le strutture proteiche in assenza di strutture proteiche simili.

DeepMind spera di far risparmiare agli scienziati i mesi di solito necessari per determinare la struttura proteica del virus. "Conoscere la struttura di una proteina fornisce una risorsa importante per capire come funziona, ma gli esperimenti per determinare la struttura possono richiedere mesi o più", afferma il blog ufficiale dell'azienda.

Data la "potenziale gravità e lasso di tempo", DeepMind ha affermato che salterà il processo di convalida sperimentale o attenderà la revisione tra pari da parte della comunità accademica prima della pubblicazione. Ciò è in linea con altri studi di ricerca sull'argomento che compaiono sia su riviste sottoposte a revisione paritaria che su preprint non sottoposte a revisione paritaria, poiché il processo può richiedere mesi.

"Sottolineiamo che queste previsioni strutturali non sono state testate sperimentalmente, ma speriamo che possano contribuire alla comunità scientifica su come funziona il virus e servire da piattaforma per la generazione di ipotesi per il futuro lavoro sperimentale sullo sviluppo di agenti terapeutici". ha detto in un post sul blog.

Il team osserva che i dati forniti "non sono l'obiettivo principale dell'attuale attività terapeutica", ma possono aiutare una comprensione generale. “È importante notare che il nostro sistema di previsione della struttura è ancora in fase di sviluppo e non possiamo essere sicuri dell'accuratezza delle strutture che forniamo, sebbene siamo fiduciosi che il sistema sia più accurato del nostro precedente sistema CASP13. Abbiamo confermato che il nostro sistema fornisce una previsione accurata per la struttura SARS-CoV-2 determinata sperimentalmente memorizzata nella Protein Data Bank, dandoci la fiducia che le nostre previsioni del modello per altre proteine possano essere utili ", hanno detto i ricercatori.

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Una licenza aperta consentirà a qualsiasi ricercatore di sviluppare, adattare o condividere i risultati della ricerca DeepMind. Google ha acquisito l'organizzazione di ricerca DeepMind con sede a Londra per 400 milioni di sterline nel 2014. L'azienda ha già utilizzato l'intelligenza artificiale per la ricerca sanitaria, sviluppando modelli per identificare le malattie degli occhi e rilevare il cancro al collo.

Alibaba sta anche facendo ricerche sul coronavirus. Ad esempio, i ricercatori di una società cinese hanno annunciato lo sviluppo di un algoritmo di apprendimento automatico in grado di rilevare la polmonite causata dal nuovo coronavirus COVID-19 con una precisione del 96%, distinguendola da infiammazioni di diversa natura. Secondo la Nikkei Asian Review, l'analisi richiederà una TAC del torace del paziente. Dopo aver analizzato l'immagine per 20 secondi, il sistema fornisce una risposta: il medico avrebbe bisogno di numerose immagini e almeno 15 minuti di tempo.

L'algoritmo è stato addestrato su 5.000 immagini dei polmoni di pazienti con infezione da coronavirus confermata ed è già utilizzato in almeno 100 ospedali in tutta la Cina.

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