Google's Tochterfirma Deepmind hat ein großes, 50 Jahre altes Problem der Biologie/Chemie gelöst:
Wie man aus den Bestandteilen eines Proteins, oftmals hunderten von Aminosäuren, den räumlichen Aufbau des Proteins berechnet. Mit diesem Wissen kann man dann bestimmen, wie sich die Proteine im Körper verhalten.
Deepmind hat das dafür verwendete Programm AlphaFold vor ca. 1 Jahr öffentlich zur Verfügung gestellt (opensource).
Seitdem wurde es bereits über 500.000 mal von Forschern aus 190 Ländern aufgerufen.
Nun hat Deepmind die Berechnungen des Aufbaus von fast allen bekannten 200 Millionen (!) Proteinen durchgeführt.
Das gilt als Riesenereignis in den Lebenswissenschaften, das viele weitere Resultate nach sich ziehen wird.
Noch vor wenigen Jahren hatte die Bestimmung des Aufbaus nur eines Proteins eine Dissertation (Dr.-Arbeit) für einen Promovenden bedeutet.
Ein Artikel hierzu vom 29. Juli:
heise.de/news/AlphaFold-Deepmi…ter-Proteine-7193356.html
Die Mitteilung von DeepMind vom 28. Juli:
deepmind.com/blog/alphafold-re…e-of-the-protein-universe
Zusammenhang zu Corona:
AlphaFold wurde im Dezember 2021 verwendet, um die Struktur des Spike-Proteins von Omikron zu ermitteln:
biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.08.471777v1.full.pdf
Zusammenhang zum Schach:
AlphaFold verwendet maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke.
Diese Techniken wurden zunächst mit den Programmen AlphaGo für Go und AlphaZero für Go, Schach und Shogi entwickelt und erprobt.
Fast direkt nach dem 4:1 Sieg gegen den Go-Vizeweltmeister Lee Sedol 2016 hat ein Team von DeepMind mit der Arbeit am neuen Programm begonnen. Der AlphaGo-Erfolg wird auch auf einer Webseite von DeepMind, die die zeitliche Entstehung von AlphaFold beschreibt, als erstes angegeben:
deepmind.com/research/highligh…imeline-of-a-breakthrough
Wie man aus den Bestandteilen eines Proteins, oftmals hunderten von Aminosäuren, den räumlichen Aufbau des Proteins berechnet. Mit diesem Wissen kann man dann bestimmen, wie sich die Proteine im Körper verhalten.
Deepmind hat das dafür verwendete Programm AlphaFold vor ca. 1 Jahr öffentlich zur Verfügung gestellt (opensource).
Seitdem wurde es bereits über 500.000 mal von Forschern aus 190 Ländern aufgerufen.
Nun hat Deepmind die Berechnungen des Aufbaus von fast allen bekannten 200 Millionen (!) Proteinen durchgeführt.
Das gilt als Riesenereignis in den Lebenswissenschaften, das viele weitere Resultate nach sich ziehen wird.
Noch vor wenigen Jahren hatte die Bestimmung des Aufbaus nur eines Proteins eine Dissertation (Dr.-Arbeit) für einen Promovenden bedeutet.
Ein Artikel hierzu vom 29. Juli:
heise.de/news/AlphaFold-Deepmi…ter-Proteine-7193356.html
Die Mitteilung von DeepMind vom 28. Juli:
deepmind.com/blog/alphafold-re…e-of-the-protein-universe
Zusammenhang zu Corona:
AlphaFold wurde im Dezember 2021 verwendet, um die Struktur des Spike-Proteins von Omikron zu ermitteln:
biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.08.471777v1.full.pdf
Zusammenhang zum Schach:
AlphaFold verwendet maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke.
Diese Techniken wurden zunächst mit den Programmen AlphaGo für Go und AlphaZero für Go, Schach und Shogi entwickelt und erprobt.
Fast direkt nach dem 4:1 Sieg gegen den Go-Vizeweltmeister Lee Sedol 2016 hat ein Team von DeepMind mit der Arbeit am neuen Programm begonnen. Der AlphaGo-Erfolg wird auch auf einer Webseite von DeepMind, die die zeitliche Entstehung von AlphaFold beschreibt, als erstes angegeben:
deepmind.com/research/highligh…imeline-of-a-breakthrough
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