谷歌DeepMind的AlphaFold 3革命性预测技术荣登Nature杂志，开启生物分子结构新纪元

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     伦敦，2024年5月9日 —— 谷歌DeepMind的最新AI成就AlphaFold 3，以其革命性的生物学预测技术，荣登《自然》杂志头版。这项技术不仅预示着人类在生物分子结构预测领域的巨大飞跃，更将为药物发现、疾病治疗和生物材料开发等领域带来深远影响。

AlphaFold 3，这一基于Transformer和Diffusion模型的生成式神经网络，能够以原子精度预测所有生物分子的结构和相互作用，包括蛋白质、核酸（DNA/RNA）以及小型分子。与传统方法相比，AlphaFold 3在预测分子相互作用的准确率上提高了50%，对某些关键相互作用的预测精度提升甚至可达100%。

谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis将AlphaFold 3的发布视为AI在生物学理解和建模方面迈出的重要一步。此外，谷歌DeepMind还推出了AlphaFold Server，一个免费的在线平台，允许全球科学家进行非商业性研究，极大地简化了科学家的研究流程。

主要技术元素：

1. 原子精度预测：AlphaFold 3能够预测生物分子的精确结构和相互作用。

2. Transformer+Diffusion架构：结合了当前AI领域最核心的技术架构。

3. 生成式神经网络：与Sora等模型类似，AlphaFold 3是一个生成式神经网络模型。

4. 扩散模型：AlphaFold 3的训练中使用了颠覆AI世界的扩散模型。

   
   

主要技术亮点：

1. 高准确率：在预测相互作用的准确率上相比传统方法提高了50%。

2. 全面计算：作为单一模型，能够全面计算整个分子复合体。

3. 免费研究平台：推出了AlphaFold Server，供全球科学家非商业化研究使用。

4. 药物发现：在药物设计领域具有颠覆性的潜力。

    AlphaFold 3的发布代表了AI在生物学应用中的一个重大突破。通过其独特的生成式神经网络和扩散模型，AlphaFold 3能够以前所未有的精度预测生物分子的结构和相互作用，这对于理解生命过程、加速新药开发和推进基因组学研究具有重要意义。此外，谷歌DeepMind提供的AlphaFold Server平台将进一步促进科学界对这一强大工具的访问和应用，有望推动整个生物技术领域的进步。尽管AlphaFold 3的使用受到一定限制，但其对科学研究的积极影响是显而易见的，预示着AI技术在生物科学领域的广泛应用和光明前景。