Google DeepMind Rilis AlphaFold 3 Bantu Ilmuan Pahami Molekul

Dengan rilisnya model AlphaFold 3 dari Google DeepMind, pemahaman para ilmuwan tentang protein telah mengalami revolusi. Model AI terbaru ini mampu memprediksi interaksi antara hampir semua molekul yang menjadi dasar kehidupan.

Apa itu Google DeepMind

Google DeepMind adalah perusahaan kecerdasan buatan yang dimiliki oleh Alphabet Inc., induk perusahaan Google. Didirikan pada tahun 2010 di London, perusahaan ini telah menjadi pemimpin dalam pengembangan teknologi AI yang canggih.

Apa yang Membuat Google DeepMind Berbeda?

Google DeepMind terkenal karena pendekatannya yang revolusioner dalam mengembangkan algoritma dan model kecerdasan buatan. Mereka sering menggunakan pendekatan yang tidak konvensional, seperti pembelajaran mendalam yang diperkuat (reinforcement learning), untuk menciptakan sistem yang dapat belajar dan mengembangkan diri sendiri.

Inovasi Terkenal dari Google DeepMind

Salah satu inovasi terkenal dari Google DeepMind adalah AlphaGo, program AI yang mengalahkan juara Go dunia. Prestasi ini menunjukkan kemampuan AI untuk menguasai permainan kompleks yang dianggap sulit bagi komputer.

Peran dalam Riset dan Pengembangan

Google DeepMind tidak hanya fokus pada permainan atau aplikasi konsumen lainnya. Mereka juga terlibat dalam penelitian yang lebih luas, termasuk pengembangan AI untuk masalah ilmiah dan medis.

Kemitraan dan Kolaborasi

Selain itu, Google DeepMind sering bekerja sama dengan institusi akademis dan industri untuk memperluas cakupan riset dan aplikasi teknologinya.

Dengan reputasi yang kuat dalam riset dan pengembangan kecerdasan buatan yang canggih, Google DeepMind terus menjadi pemimpin dalam industri ini dan berkontribusi pada perkembangan masa depan teknologi AI.

Baca Juga  WhatsApp Menambahkan Filter untuk Mudahkan Temukan Pesan

Mengapa AlphaFold 3 Penting?

Interaksi yang diprediksi oleh AlphaFold 3 penting untuk banyak proses krusial dalam sel. Permainan antara protein, DNA, RNA, ion, dan molekul kecil lainnya menentukan fungsi dan disfungsi dari penyakit.

Misalnya, ketika seutas protein di permukaan sel berikatan dengan protein lain di virus, molekul-molekul tersebut berubah bentuk, memicu proses yang menyatukan virus dan sel sehingga virus dapat menyerang. Detail interaksi tersebut dapat membantu pengembangan vaksin atau obat antivirus yang tepat.

Cara Kerja AlphaFold 3

AlphaFold 3 mengambil awan atom dan kemudian menyempurnakannya, langkah demi langkah, hingga model konvergen pada struktur molekuler yang paling akurat yang dapat diprediksi. Model AI ini menangani jumlah bahan kimia yang lebih besar dengan pendekatan yang berbeda.

Keunggulan AlphaFold 3

Keakuratan yang dilaporkan berkisar dari 40% hingga 80%, tergantung pada interaksi yang AlphaFold 3 coba modelkan, dan program ini memberikan ukuran seberapa percaya dirinya pada hasilnya. AlphaFold 3 berperforma lebih baik dari alat yang sudah ada untuk hampir semua kategori interaksi yang diteliti.

Batasan dan Tantangan

Meskipun AlphaFold 3 memberikan terobosan, teknik difusi yang digunakan juga memiliki risiko. Di wilayah yang dikenal sebagai wilayah terganggu, atau bagian fleksibel dari protein yang dapat mengambil banyak bentuk, model dapat menghasilkan struktur yang tampak masuk akal tetapi tidak dapat ada dalam kehidupan nyata.

Impian dan Harapan

Hassabis menyebutkan bahwa impian mereka adalah membangun model sel virtual. Namun, tantangannya semakin sulit. Dengan perkembangan alat eksperimental untuk menggambar apa yang terjadi di dalam sel tanpa membunuh mereka, AI akan dapat belajar dari data tersebut.

FAQ

  1. Apakah AlphaFold 3 dapat membantu dalam pengembangan obat? Ya, prediksi interaksi molekuler yang akurat dapat membantu dalam pengembangan obat baru.
  2. Apakah AlphaFold 3 tersedia untuk peneliti? Ya, DeepMind telah meluncurkan server untuk peneliti mengakses AlphaFold 3, meskipun dengan beberapa batasan.
  3. Apa risiko yang terkait dengan teknik difusi yang digunakan oleh AlphaFold 3? Ada risiko bahwa model akan menghasilkan struktur yang tampak masuk akal tetapi tidak dapat ada dalam kehidupan nyata, terutama di wilayah terganggu dari protein.
  4. Apakah AlphaFold 3 dapat membantu dalam memahami biologi seluler? Ya, AlphaFold 3 dapat menjadi langkah menuju pemahaman yang lebih baik tentang biologi seluler dengan memprediksi interaksi molekuler yang penting.
Back to top button
Close

Adblock Terdeteksi

Harap pertimbangkan untuk mendukung kami dengan menonaktifkan pemblokir iklan Anda