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).
В музее «Атом» на ВДНХ в Москве 16 июля 2025 года подписали соглашение о вступлении Института ядерной физики Академии наук Республики Узбекистан (ИЯФ АН РУз) в Консорциум многоцелевого исследовательского реактора четвертого поколения МБИР.
Борщевик занимает почти 300 тысяч гектаров в 39 регионах России. Известно о 12 нижегородцах, восьми петербуржцах и двух москвичах, пострадавших от вредителя этим летом. У некоторых ожоги составляют от 30 до 80% тела. На этой неделе Госдума приняла закон и обязала землевладельцев бороться с этим опасным растением. Но, помимо борщевика, есть и другие часто встречающиеся и почти настолько же токсичные представители флоры, о которых мы почти ничего не знаем. Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли прикасаться к борщевику ночью, как безобидный ландыш может привести к летальному исходу, а чистотел к отказу почек, и что будет если съесть мед, собранный с ядовитых растений.
Не секрет, что занятия спортом под музыку приятнее и помогают повысить продуктивность тренировок. В новом исследовании итальянские ученые на примере силовых упражнений показали, какая именно музыка лучше подходит для таких целей.
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
В музее «Атом» на ВДНХ в Москве 16 июля 2025 года подписали соглашение о вступлении Института ядерной физики Академии наук Республики Узбекистан (ИЯФ АН РУз) в Консорциум многоцелевого исследовательского реактора четвертого поколения МБИР.
Летние дни считаются самыми длинными. Но в 2025 году астрономы фиксируют неожиданный парадокс: некоторые июльские и августовские дни стали и станут самыми короткими за долгое время. Неужели время действительно начало бежать быстрее? Ответ кроется в таинственном ускорении вращения нашей планеты, которое заставляет полные сутки «сжиматься» на драгоценные миллисекунды.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии