微软的新人工智能方法可以预测分子的运动和功能
微软新AI预测分子运动和功能
被称为“分布式图形变换器”，它可能开启人工智能在化学和生物科学领域带来的革命的下一个步骤
大约一年前，当AlphaFold 2引起了一片兴奋时，我问过一个问题：“我们能否预测不仅静态蛋白质结构，还有它们的结构多样性？”
我们能否预测不仅静态蛋白质结构，还有它们的结构多样性？
最近的一项研究以一种特殊方式应用AlphaFold 2，表明这可能是可能的。
VoAGI.com
显然，微软的团队将人工智能应用于科学（与一位著名教授一起，详见末尾的注释）可能已经给出了我问题的第一个肯定答案。他们刚刚提出了他们的新颖的“分布式图形变换器”，它不仅可以预测单个分子结构（蛋白质、其他分子或材料），还可以实际预测分子或材料在三维空间中可以采用的多种可替代结构（或“构象”）。也就是说，它们的原子在空间中可以采用的替代可能排列。此外，这个新的人工智能模型还“理解”不同的结构将具有不同的能量，并因此以不同的程度被占据；因此，该新模型可以被训练以预测分子移动时不同构象之间交换的基础热力学。
作为其第一个版本的实现，分布式图形变换器可以解析任何类型的分子。事实上，描述该模型的预印本举例说明了如何应用于预测蛋白质如何移动（我在上面的问题中称之为“结构多样性”），蛋白质如何与小分子结合（从酶底物到药物、代谢物等），以及分子如何吸附在催化剂表面以及如何调节碳结构的电导特性。
继续阅读以了解所有细节，了解更多关于该模型的信息，并了解它对现代化学和生物学可能产生的影响。
