Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Школьники поставили нейросеть в тупик
Ученые из Сколтеха и их коллеги рассказали, как образовательный проект для школьников вылился в новую главу противостояния искусственного интеллекта и человека в биоинформатике. Согласно исследованию, ранее совершившая прорыв в предсказании структур белков программа, разработанная подразделением Google DeepMind, не способна решить другую задачу структурной биоинформатики. При этом было получено свидетельство, которое всерьез ставит под вопрос гипотезу о том, что ИИ смог «выучить физику» белков.
Результаты представлены в статье, недавно опубликованной в журнале PLOS One. Структурная биоинформатика — научная область, в которой предсказываются структуры белков, РНК, ДНК и их взаимодействия с другими молекулами. Полученные знания ложатся в основу разработки лекарств или, например, белков — катализаторов реакций, не встречающихся в живой природе.
Последние годы в структурной биоинформатике развернулось противостояние человека и машины: вызов ученым бросил игровой искусственный интеллект компании DeepMind. С тех пор как в 2014 году ее приобрел Google, программы DeepMind показали выдающиеся результаты среди прочего в шахматах, го и StarCraft II и в итоге добрались до вполне реальной задачи предсказания структуры белков по аминокислотной последовательности.
Искусственный интеллект AlphaFold оказался столь успешен в решении этой проблемы, что к 2021 году многие стали всерьез пророчить конец структурной биоинформатики. Казалось, машине удалось выучить саму фундаментальную физику белка, и теперь ей должны автоматически покориться остальные задачи в этой области.
«Мы решили проверить, так ли это, и применили AlphaFold к другой типичной для нашей науки задаче — предсказанию изменения стабильности белка вследствие одиночной мутации. То есть вы берете некоторый известный белок, вносите в него минимально возможное изменение и хотите знать, полученный мутант будет стабильнее или нестабильнее и насколько. Так вот, с этой задачей AlphaFold не справился: предсказания никак не согласуются с известными экспериментальными данными. Собственно, его создатели и не утверждали, что AlphaFold пригоден для чего-то, кроме предсказания структуры белков по аминокислотной последовательности, но ряд оптимистов ожидали прорыва и здесь — мы же показали обратное», — прокомментировал исследование его научный руководитель, старший преподаватель Центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха Дмитрий Иванков.
С практической точки зрения предсказывать изменение стабильности белка после мутации важно: например, чтобы перебором мутаций находить устойчивые к высоким температурам варианты белков с полезными свойствами. Это может быть, к примеру, белок для стирального порошка, который будет расщеплять разного рода загрязнения — другие белки, жиры, крахмал, микроворсинки, — или сладкий белок, который можно было бы положить в горячий чай вместо сахара.
Но здесь важно в том числе само по себе заключение авторов статьи, что в существующем сегодня виде ИИ не панацея. Хотя он отлично справился с важнейшей проблемой структурной биоинформатики, которая занимала ученых больше полувека, остается еще с десяток нерешенных проблем. Например, предсказание структур комплексов белков с малыми молекулами, ДНК или РНК, мутаций в белке и их влияния на энергию связывания с другими молекулами, белковый дизайн: какая нужна последовательность, чтобы сделать белок с некоторыми желаемыми свойствами, допустим, катализатор, который может стать элементом крошечной «молекулярной фабрики».
Помимо очевидного вывода, что структурную биологию рано «закрывать», исследование косвенно опровергает гипотезу, что AlphaFold не просто усвоил все накопленные человечеством структуры белков и ловко ими оперирует, но и смог каким-то образом выучить саму фундаментальную физику белков. Этим порой объясняли его успех, однако, будь это так, программе не составило бы труда сопоставить две очень похожие структуры с точки зрения стабильности, а именно это оказалось ИИ не под силу.
Этот довод дополняет два ранее озвученных сомнения касательно «знания физики». Во-первых, AlphaFold предсказывает некоторые структуры, у которых боковые группы ориентированы так, будто к ним привязан ион цинка. Но программа получает на вход только аминокислотную последовательность белка, то есть «незримый цинк» в результатах ощущается, поскольку в обучающих данных были аналогичные структуры белков, связанные с этим ионом.
Без него предсказанная ориентация боковых групп физически некорректна. Во-вторых AlphaFold предсказывает одиночную структуру витиеватой цепи, которая выглядит для ученого правдоподобно, но лишь если мысленно достроить еще две такие же цепи и переплести их вместе, иначе эта конструкция, опять же, несостоятельна с точки зрения физики. То есть программа запомнила и воспроизвела соответствующую структуру, которую вычленила из составной конструкции, — законами физики она себя при этом не ограничивает.
«Занятно, что наше исследование выросло из „игрушечного“ проекта с участниками Школы молекулярной и теоретической биологии. Проект так и назывался: „Игры с АльфаФолд“. Как только AlphaFold был выложен в открытый доступ, мы в нашей лаборатории установили его на сколтеховский суперкомпьютер „Жорес“. Одна из игр заключалась в сопоставлении эффекта мутации с предсказаниями AlphaFold для структуры исходного и мутантного белка. Так и получилось исследование, в котором школьники соприкоснулись с суперкомпьютером и передовым искусственным интеллектом», — рассказала первый автор статьи, аспирант Сколтеха Марина Пак.
Помимо биоинформатиков из Сколтеха, в исследовании участвовали ученые из Института науки и технологий Австрии и Окинавского института науки и технологий (Япония), а также школьники, которые сейчас учатся в Российском университете дружбы народов, Уральском федеральном университете и Западноамериканском колледже объединенного мира имени Арманда Хаммера (США).
Изучив распределение древних и плотных звездных систем в скоплении Персея, ученые наткнулись на уникальную галактику, которая практически полностью состоит из темной материи.
Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.
Богомолы единственные среди насекомых обладают стереоскопическим зрением, как у человека. Британские биологи провели эксперимент над богомолами, надев на них 3D-очки и подвесив вниз головой. Специалисты проверяли, как охотники отреагируют на стимулы с разной и одинаковой контрастностью. В итоге опыт стал иллюстрацией парадокса буриданова осла.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
Ученые проанализировали сохранившиеся следы языка гуннов и пришли к неожиданному выводу: он принадлежал к енисейской семье языков. По их мнению, потомками гуннов были аринцы, до XVIII века проживавшие в районе Красноярска и совершавшие набеги на русские опорные пункты.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии