Google, DNA, RNA ve Daha Küçük Molekülleri Modelleyebilen Yeni Yapay Zekâsını Duyurdu

5
0
0
0
0
Google, biyoloji üzerine kullanılan yapay zekâ modeli AlphaFold'un en yeni versiyonunu duyurdu. "AlphaFold 3" olarak isimlendirilen model, DNA, RNA ve ligandların 3 boyutlu modellemesini yapabiliyor.

ABD merkezli teknoloji devi Google; tıp, tarım, malzeme bilimi ve ilaç sektörü için geliştirilen yapay zekâsı AlphaFold'un en yeni sürümünü duyurdu. "AlphaFold 3" olarak isimlendirilen yeni yapay zekâ, özellikle de tıp alanındaki yetenekleriyle ilgi çekecek gibi görünüyor. Zira bu yapay zekâ, DNA, RNA ve ligandların modellemesini yapabiliyor.

AlphaFold'un önceki sürümleri, sadece proteinlerin yapı modellerini tahmin edebiliyordu. AlphaFold 3 ile bu yetenek, zirve noktaya taşınmış oldu. Üstelik yeni yapay zekâ modelinin doğru tahmin yeteneği, öncekilerden yüzde 50 daha iyi. Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis tarafından yapılan açıklamada, yeni yapay zekâ ile biyolojinin en derinine inilebileceği ifade edildi.

Yeni yapay zekâ, daha şimdiden ilaç keşifleri için kullanılmaya başladı

AlphaFold 3

AlphaFold 3, bilim insanları için oldukça basit bir çalışma mantığına sahip. İçinde moleküler yapıların bulunduğu büyük bir kütüphaneye ev sahipliği yapan yapay zekâ, bilim insanlarının girdilerine göre 3 boyutlu modeller üretiyor. AlphaFold 3'ün 3 boyutlu model üretme yeteneği, Stable Diffusion benzeri bir yapay zekâ modeli ile sağlanıyor. Ve Google'ın en yeni yapay zekâ modeli, daha şimdiden ilaç keşifleri için kullanılmaya başlamış durumda.

Google tarafından yapılan açıklamaya göre AlphaFold 3, geniş bir bilim topluluğu ve politika yapıcılarla iş birliğinde geliştirildi. Bu tür bir yapay zekânın salgın hastalık gibi durumlar için de kullanılabileceğinin farkında olan şirket, olası tehditler için de gerekli çalışmaları yaptığını söyledi.

Google AlphaFold 3 için hazırlanan tanıtım videosu:

Kaynak : https://www.theverge.com/2024/5/8/24152088/google-deepmind-ai-model-predict-molecular-structure-alphafold
5
0
0
0
0
Emoji İle Tepki Ver
5
0
0
0
0