昨天AI教父Geoff Hinton刚获得诺贝尔物理学奖，今天，谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis又拿下化学奖!
Demis能获得化学奖靠的便是谷歌赫赫有名的蛋白质结构预测大模型——AlphaFold系列。
今年5月9日，谷歌DeepMind重磅发布了AlphaFold-3，能够精准预测蛋白质-配体、蛋白质-核酸等在内的几乎所有PDB数据库中存在的分子组合形式。
这也就是说，科研人员仅使用一个大模型就能解决所有高难度的生物化学难题，极大缩短新药、疫苗的研发周期。AlphaFold确实有拿下诺奖的实力，但正了八经搞化学科研的人输给了AI大模型，心理难免会不好受。
都说AI抢饭碗，这疯起来连抢两个诺奖是真要命啊，现在就差ChatGPT拿文学奖了~
有意思的是，Demis昨天刚祝贺自己的好朋友Hinton获得诺贝尔，第二天自己也拿到了，真的是当幸福来敲门的时候，不开都不行啊~~目前，Demis也处于蒙圈状态。
就在他这条祝福推文的下面，有网友神预测。老铁，不用羡慕别人，在过个几十年你开发的AlphaFold也能获得诺贝尔奖。
几十年太久，明天就能拿到了。
Demis，可以祈祷一波明天的诺奖公告，你很有戏的。
一位在2021年就预测过，AlphaFold-2就很有可能获得诺贝尔奖。但晚了3年，这是因为第3代与第2代相比变化太大，带来新的技术突破。
现在网友的呼声非常高，诺贝尔委员会应该抓住这泼天的流量，把文学奖颁给ChatGPT，来一次大团圆吧~
现在化学也融合AI了。
目前，AI已成为推动人类科学各个方面前进的关键驱动力。想象一下，再过一个世纪，基于我们在蛋白质设计方面的知识积累，将会达到怎样的高度。
与昨天的物理学奖相比，今天化学奖没有显得那么夸张有争议。如果AI大模型可以预测蛋白质结构，那是否证实我们活在了模拟世界中呢?
AI正在进入一个全新的领域，影响着各个行业。
实至名归。除了对该领域做出重大直接贡献之外，AlphaFold及其后续版本从根本上改变了我们看待和研究生物化学的方式。在未来几年，这将对世界产生巨大的影响。
AI在计算和预测蛋白质方面确实具有开创性。
今年的诺奖有点非主流啊，连续两个大意外。但谷歌DeepMind确实帮助科研人员敲开了蛋白质的大门。
AI正在抢科研界的饭碗，让很多学科的界限变得很模糊。
物理、化学、AI真的变得无处不在了，下一个领域是啥呢?
与Demis一同获得化学奖的还有他的同事John Jumper以及华盛顿大学蛋白质设计专家David Baker。诺贝尔委员会认为他们的获奖理由如下:
蛋白质是生命的化学工具，控制和驱动所有化学反应是生命存在的基础。这三位科学家成功破解了蛋白质的密码，让预测复杂的结构变得简单、高效。
Demis Hassabis和John Jumper则因开发了AlphaFold2这一AI模型而共同获奖，该模型能够预测蛋白质的复杂结构。自20世纪70年代以来，科学家们一直试图从氨基酸序列预测蛋白质结构，但这一任务极其困难。
而Demis和John在2020年取得了技术突破，他们研发的AlphaFold2模型能够预测研究人员已经识别的几乎所有2亿种蛋白质的结构。这一发现对于理解抗生素抗性、设计分解塑料的酶等科学应用具有重要意义。
David Baker因在计算蛋白质设计方面的贡献而获奖。他成功地构建了全新的蛋白质种类，这些蛋白质可以用于药物、疫苗、纳米材料和传感器。他的研究团队自2003年以来，利用20种不同的氨基酸作为生命的构建块，设计出了多种新型蛋白质。
他们的研究成果不仅能高效构建蛋白质，还实现了从氨基酸序列预测蛋白质结构的50年梦想，为人类带来了巨大的利益。
Demis在接受诺贝尔委员会专访时，当他知道自己获得诺贝尔奖的那一个脑子一片空白，简直是不可思议的事情。谷歌要为他举办非常热闹的庆祝派对了，工作计划估计近期也要改变了。
值得一提的是，除了AlphaFold之外，当年战胜顶级围棋高手李世石的AlphaGo也是Demis带领团队开发出来的，至今对机器学习有着非常大的影响。
下面「AIGC开放社区」再为大家介绍一下谷歌最新发布的蛋白质预测大模型AlphaFold-3，这个与二代相比在模型架构、预测准确率方面进步非常大。
首先，AlphaFold-3对模型的架构进行了创新，通过Pairformer模块来替代之前的Evoformer模块，这样做减少了对多序列比对的依赖，使模型能更专注于目标蛋白质序列本身。
AlphaFold3还使用了基于扩散过程的新策略来直接预测原子级别的三维坐标。这种方法避免了传统方法中先确定每个氨基酸残基的大致位置再细化侧链构象的过程。扩散模型的工作原理是从一个充满随机噪声的状态出发，逐步恢复出真实的原子位置信息。
这种直接预测原子坐标的机制不仅简化了计算流程，还使得模型能够更好地适应不同大小和类型的分子组合，从而大幅提升了预测精度。
在训练过程中，AlphaFold3使用了交叉蒸馏技术以提高数据的利用率。交叉蒸馏是利用已知高质量预测结果作为额外的学习资源，将其融入训练集中，从而增强模型的学习能力。
这种方法特别适用于那些难以获取足够实验验证数据的情况，因为即使是在缺乏明确标签的情况下，模型也能通过对比现有最佳预测结果来进行自我改进。
通过这种方式，AlphaFold3能够在保持高精度的同时进一步提升泛化性能，即便面对从未见过的新类型复合物时也能给出较为准确的预测结果。
预测准确性方面，AlphaFold-3在预测蛋白质-配体相互作用方面至少提高50%的准确率，对于一些关键的相互作用类别，预测准确率甚至提高了1倍以上。
在应用范围上，AlphaFold -3实现了质的飞跃，不仅能预测蛋白质的结构，还能预测DNA、RNA、小分子、离子和修饰残基等几乎所有生命分子的结构，以及它们之间的复合物结构，极大扩展了模型的使用场景。
即便AlphaFold -3模型非常强，但万万没想到生成式AI在2024年的诺贝尔奖彻底杀疯赢麻了。不得不感叹，由OpenAI、微软、谷歌、Meta等掀起的生成式AI革命影响力实在太大了，连诺贝尔都来蹭“热度”当之无愧的全球大热门赛道。
估计现在全球的物理学家、化学专家思绪那是相当的凌乱，人类在科研方面连续输给了AI，还有继续研究下去的必要吗?或者干脆转行也搞AI吧~
（举报）
昨天AI教父Geoff Hinton刚获得诺贝尔物理学奖，今天，谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis又拿下化学奖!
Demis能获得化学奖靠的便是谷歌赫赫有名的蛋白质结构预测大模型——AlphaFold系列。
今年5月9日，谷歌DeepMind重磅发布了AlphaFold-3，能够精准预测蛋白质-配体、蛋白质-核酸等在内的几乎所有PDB数据库中存在的分子组合形式。
这也就是说，科研人员仅使用一个大模型就能解决所有高难度的生物化学难题，极大缩短新药、疫苗的研发周期。AlphaFold确实有拿下诺奖的实力，但正了八经搞化学科研的人输给了AI大模型，心理难免会不好受。
都说AI抢饭碗，这疯起来连抢两个诺奖是真要命啊，现在就差ChatGPT拿文学奖了~
有意思的是，Demis昨天刚祝贺自己的好朋友Hinton获得诺贝尔，第二天自己也拿到了，真的是当幸福来敲门的时候，不开都不行啊~~目前，Demis也处于蒙圈状态。
就在他这条祝福推文的下面，有网友神预测。老铁，不用羡慕别人，在过个几十年你开发的AlphaFold也能获得诺贝尔奖。
几十年太久，明天就能拿到了。
Demis，可以祈祷一波明天的诺奖公告，你很有戏的。
一位在2021年就预测过，AlphaFold-2就很有可能获得诺贝尔奖。但晚了3年，这是因为第3代与第2代相比变化太大，带来新的技术突破。
现在网友的呼声非常高，诺贝尔委员会应该抓住这泼天的流量，把文学奖颁给ChatGPT，来一次大团圆吧~
现在化学也融合AI了。
目前，AI已成为推动人类科学各个方面前进的关键驱动力。想象一下，再过一个世纪，基于我们在蛋白质设计方面的知识积累，将会达到怎样的高度。
与昨天的物理学奖相比，今天化学奖没有显得那么夸张有争议。如果AI大模型可以预测蛋白质结构，那是否证实我们活在了模拟世界中呢?
AI正在进入一个全新的领域，影响着各个行业。
实至名归。除了对该领域做出重大直接贡献之外，AlphaFold及其后续版本从根本上改变了我们看待和研究生物化学的方式。在未来几年，这将对世界产生巨大的影响。
AI在计算和预测蛋白质方面确实具有开创性。
今年的诺奖有点非主流啊，连续两个大意外。但谷歌DeepMind确实帮助科研人员敲开了蛋白质的大门。
AI正在抢科研界的饭碗，让很多学科的界限变得很模糊。
物理、化学、AI真的变得无处不在了，下一个领域是啥呢?
与Demis一同获得化学奖的还有他的同事John Jumper以及华盛顿大学蛋白质设计专家David Baker。诺贝尔委员会认为他们的获奖理由如下:
蛋白质是生命的化学工具，控制和驱动所有化学反应是生命存在的基础。这三位科学家成功破解了蛋白质的密码，让预测复杂的结构变得简单、高效。
Demis Hassabis和John Jumper则因开发了AlphaFold2这一AI模型而共同获奖，该模型能够预测蛋白质的复杂结构。自20世纪70年代以来，科学家们一直试图从氨基酸序列预测蛋白质结构，但这一任务极其困难。
而Demis和John在2020年取得了技术突破，他们研发的AlphaFold2模型能够预测研究人员已经识别的几乎所有2亿种蛋白质的结构。这一发现对于理解抗生素抗性、设计分解塑料的酶等科学应用具有重要意义。
David Baker因在计算蛋白质设计方面的贡献而获奖。他成功地构建了全新的蛋白质种类，这些蛋白质可以用于药物、疫苗、纳米材料和传感器。他的研究团队自2003年以来，利用20种不同的氨基酸作为生命的构建块，设计出了多种新型蛋白质。
他们的研究成果不仅能高效构建蛋白质，还实现了从氨基酸序列预测蛋白质结构的50年梦想，为人类带来了巨大的利益。
Demis在接受诺贝尔委员会专访时，当他知道自己获得诺贝尔奖的那一个脑子一片空白，简直是不可思议的事情。谷歌要为他举办非常热闹的庆祝派对了，工作计划估计近期也要改变了。
值得一提的是，除了AlphaFold之外，当年战胜顶级围棋高手李世石的AlphaGo也是Demis带领团队开发出来的，至今对机器学习有着非常大的影响。
下面「AIGC开放社区」再为大家介绍一下谷歌最新发布的蛋白质预测大模型AlphaFold-3，这个与二代相比在模型架构、预测准确率方面进步非常大。
首先，AlphaFold-3对模型的架构进行了创新，通过Pairformer模块来替代之前的Evoformer模块，这样做减少了对多序列比对的依赖，使模型能更专注于目标蛋白质序列本身。
AlphaFold3还使用了基于扩散过程的新策略来直接预测原子级别的三维坐标。这种方法避免了传统方法中先确定每个氨基酸残基的大致位置再细化侧链构象的过程。扩散模型的工作原理是从一个充满随机噪声的状态出发，逐步恢复出真实的原子位置信息。
这种直接预测原子坐标的机制不仅简化了计算流程，还使得模型能够更好地适应不同大小和类型的分子组合，从而大幅提升了预测精度。
在训练过程中，AlphaFold3使用了交叉蒸馏技术以提高数据的利用率。交叉蒸馏是利用已知高质量预测结果作为额外的学习资源，将其融入训练集中，从而增强模型的学习能力。
这种方法特别适用于那些难以获取足够实验验证数据的情况，因为即使是在缺乏明确标签的情况下，模型也能通过对比现有最佳预测结果来进行自我改进。
通过这种方式，AlphaFold3能够在保持高精度的同时进一步提升泛化性能，即便面对从未见过的新类型复合物时也能给出较为准确的预测结果。
预测准确性方面，AlphaFold-3在预测蛋白质-配体相互作用方面至少提高50%的准确率，对于一些关键的相互作用类别，预测准确率甚至提高了1倍以上。
在应用范围上，AlphaFold -3实现了质的飞跃，不仅能预测蛋白质的结构，还能预测DNA、RNA、小分子、离子和修饰残基等几乎所有生命分子的结构，以及它们之间的复合物结构，极大扩展了模型的使用场景。
即便AlphaFold -3模型非常强，但万万没想到生成式AI在2024年的诺贝尔奖彻底杀疯赢麻了。不得不感叹，由OpenAI、微软、谷歌、Meta等掀起的生成式AI革命影响力实在太大了，连诺贝尔都来蹭“热度”当之无愧的全球大热门赛道。
估计现在全球的物理学家、化学专家思绪那是相当的凌乱，人类在科研方面连续输给了AI，还有继续研究下去的必要吗?或者干脆转行也搞AI吧~
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