Последние публикации Генеративный дизайн молекулярных машин

Завершаем ваш воскресный вечер нашей новой рубрикой ✨ В этот раз Никита Серов отвечает на один из самых частых вопросов — сможет ли ИИ заменить химика? #ХИИ_FQ

Наша лаборатория победила в конкурсе «Приоритет»! 🎉 «Приоритет-2030» это программа поддержки будущих центров научно-технологического и социально-экономического развития страны. Это огромный шаг вперёд для нашей команды и всех проектов, над которыми мы работаем. 🔬Что за проблема? С чем мы подавались? Сейчас в химии нет универсальных инструментов, которые могли бы точно предсказывать сложные свойства химических систем, такие как взаимодействие с белками-мишенями, каталитическая активность или поведение в живых организмах. Это затрудняет разработку новых лекарств, материалов и технологий. 🏆Наше решение Мы создадим платформу полного цикла на основе мультимодальных моделей искусственного интеллекта. Она объединит: • Сбор, обработку и аугментацию химических данных; • Построение и ансамблирование моделей; • Валидацию кандидатов с использованием теоретического моделирования. Это позволит проводить полный цикл виртуального скрининга для различных классов химических веществ: от малых молекул до полимеров и кристаллов. Особенность нашего подхода — использование уже существующих предобученных моделей и их интеграция в общий пайплайн. 🧬Что получится? Результатом станет открытая платформа для виртуального скрининга химических веществ, которая будет полезна медицинским химикам, биотехнологам и материаловедам. В будущем мы планируем масштабировать её на ещё большее количество химических систем и тестировать на реальных задачах, таких как разработка антибактериальных препаратов или катализаторов. 🎉Что это значит для нас? Благодаря победе мы получим доступ к экспертной, кадровой и инфраструктурной поддержке ИТМО и его партнёров, а также финансирование 🏆 Наша команда готова к серьёзной работе, а вести мы ее будем совместно с ХИИ. Спасибо всем за поддержку! Мы уверены, что этот проект станет важным вкладом в развитие науки и технологий. 🚀

🔬 (Субъективные) мысли о Нобелевской премии по химии 2024 Совсем недавно Нобелевская премия по химии была вручена Дэвиду Бейкеру, Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку алгоритма AlphaFold. Конечно, как фанаты ИИ, работающие в близком направлении, мы порадовались, но так ли справедлива эта награда? Захотелось предложить вам пару мыслей на подумать. 1. Химия или всё же физика? AlphaFold, хотя и применяется в области молекулярной биологии, решает скорее проблемы биофизики. Алгоритм работает с задачами, связанными с предсказанием наиболее термодинамически выгодной трехмерной структуры белков, опираясь на физические законы. Даже Нобелевская премия по физике этого же года за ИИ смотрится уже не так плохо на фоне таких расхождений (хотя к ней тоже есть вопросы, Тьюринга вообще говоря не просто так выдают). 2. Получено ли новое знание? Несмотря на впечатляющие результаты, AlphaFold остается непрозрачной "black-box" моделью. Ее появление не привело нас к новому, более глубокому пониманию процессов фолдинга белков (и, вообще говоря, не только их, но и биополимеров в целом). 3. Проблема решена полностью? Вотчина AlphaFold, в которой наблюдается высокая точность - относительно маленькие, глобулярные (хорошо растворимые) белки. Их очень много, но это только часть существующих структур. Есть множество белков, структура которых до сих пор не установлена с достаточной точностью (например, многие мембранные белки) из-за сложной/невозможной их кристаллизации (что нужно для рентгено-структурного анализа), и примеров таких белков для обучения модели не было. Как AlphaFold будет работать на них - до сих пор неизвестно. 4. Не слишком ли быстро? Нобелевской премии удостаиваются в первую очередь исследования и открытия либо существенно дополнившие научную картину мира, либо изменившие образ технологий в своей области. Если первый пункт мы уже обсудили выше, второй пункт вызывает не меньше вопросов. Сколько лекарств было выведено на рынок благодаря модели? Сколько молекулярных механизмов развития заболеваний было открыто благодаря ей? Ну и что делать во вполне вероятном случае появления более эффективной модели - передавать премию или же оставить у первопроходцев, даже несмотря на меньшую применимость их модели в практике? Команда DeepMind конечно очень крутая, но и мысли об активном лоббировании Google в голову не могут не приходить. Думается нам, что Нобелевская премия продолжает терять свою актуальность как концепт. Современные исследования все чаще междисциплинарны, и сложно свести их влияние лишь к одной дисциплине. А если человек, к примеру, умер до заветного признания - извините, тогда никакой премии. Многие скажут - это же денежная премия, но Нобель никогда не был для ученых про деньги - это в первую очередь честь. Ну отдайте деньги коллективу/университету героя - они явно продолжают его исследования и находятся с ним в одном списке пионеров. А уважить человека премией надо, если он перевернул мир. 🙌Что вы думаете? Предлагаем обсудить эти вопросы и поделиться своим мнением в комментариях!

Наша лаборатория в лице руководителя Никиты Серова приняла участие во Всероссийском лектории «10 лет с РНФ»! Это значимое событие объединило ведущих ученых и исследователей со всей страны для обмена опытом и обсуждения передовых научных достижений. Мы представили наш проект «Генеративный дизайн аптамерных последовательностей для диагностических применений», в котором разрабатываем инновационные методы создания аптамеров с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Наши исследования направлены на повышение эффективности и специфичности диагностических инструментов, что открывает новые перспективы в области раннего обнаружения заболеваний и персонализированной медицины. Благодарим организаторов за прекрасную возможность поделиться нашими достижениями и познакомиться с работами коллег. Такие мероприятия вдохновляют нас на дальнейшие исследования и сотрудничество. С нетерпением ждем будущих встреч и новых совместных проектов! #10летРНФ #ИТМО

Doom портировали на квантовый компьютер. Для этой задачи потребовалось 8000 строк кода, а изначальный вес файлов для игры составлял 30 Гб. Код написал аспирант факультета квантовой информатики Барселоны. Классический шутер стал своеобразным мерилом развития технологий, объясняет автор проекта: Это хорошо известный факт, что все когда-либо созданные полезные вычислительные устройства способны запускать DOOM К сожалению, квантового компьютера, способного выполнить этот код, пока что не существует. Для запуска кода потребуется 72 376 кубитов. Мощность современных квантовых компьютеров не превышает 1000 кубитов. Пока мы ждем развития технологий, приложение можно испытать на домашнем компьютере. Скачать можно с Github.

Пока мы ждем квантовых компьютеров, самое главное - порт DOOM - уже готово к их приходу! Пока играем на плебейских банкоматах, в диспетчере задач и на принтерах 🫠

🔬От науки к культуре👩‍🎤 В нашей лаборатории мы занимаемся разработками в сфере ИИ и биотехнологий, но влияние и применение ИИ выходит далеко за пределы науки. Он все глубже проникает в нашу повседневную жизнь и культуру, трансформируя даже наше понимание человеческой природы и субъектности. 🔍Если вам интересно чуть-чуть погрузиться в философские аспекты интеграции ИИ, то рекомендуем лекцию "Искусственный интеллект в современной культуре: от выставок до трансформации человеческой субъектности и духовности", которую прочитал в это воскресенье в библиотеке Маяковского проектный менеджер лаборатории Константин Чукавин. В этой лекции рассмотрено, как ИИ влияет на наше восприятие себя, на процессы познания и коммуникации. Развитие ИИ ставит под вопрос многие традиционные представления о том, что значит быть "человеком". Границы между естественным и искусственным размываются, а наша субъектность приобретает все более "постчеловеческие" черты. Как это отражается на искусстве, культуре и нашей повседневной жизни? Какие новые формы идентичности и познания возникают на стыке человеческого и машинного? ✨Запись: https://vk.com/video-44770233_456239319?list=ln-BEkPDFbzGJfDRjHxVr