»

Prelomni algoritem AlphaFold 2 javen, dobil tudi tekmeca

vir: Nature
Nature - Kakor so lani obljubili, so v DeepMindu svoj algoritem AlphaFold 2, ki je poskrbel za revolucionaren preboj v naši sposobnosti izračunavanja strukture beljakovin, odprli in dali na javno razpolago. Toda obdobje priprave članka je bilo za nekatere akademike predolgo, zato so medtem sestavili kar lasten konkurenčni algoritem RoseTTaFold - ki za DeepMindovim sploh ne zaostaja prav dosti!

Lanskega decembra smo bili priče enemu najprelomnejših dogodkov v zgodovini biokemije, ko je Googlov laboratorij za strojno učenje DeepMind predstavil algoritem za računanje strukture beljakovin iz njihovega zaporedja aminokislin, AlphaFold 2. Takšna zmogljivost je bila že dolgo velika želja biokemikov, genetikov in mikrobiologov, saj smo doslej natančno zgradbo proteinov lahko dognali zgolj z njihovim opazovanjem z naprednimi metodami, kot sta rentgenska difrakcija in krioelektronska mikroskopija, ki so običajno počasne in drage. Čim natančnejše poznavanje zgradbe beljakovin pa je ključno za...

4 komentarji

DeepMindov algoritem MuZero se uči kot otrok

DeepMind - Alphabetov laboratorij za strojno inteligenco DeepMind je izgotovil nov algoritem, ki se je na samosvoj način izmojstril v igranju šaha, goja, šogija in Atarijevih arkadnih iger. Za učenje ne potrebuje predhodnega branja navodil ali vdelanih izkušenj, temveč se uči na podoben način kot otroci, s preizkušanjem posameznih potez in grajenjem notranjega modela igre, kar pomeni novo stopnjo v razvoju strojnih algoritmov z zmožnostjo posplošenega sklepanja.

Napredovanje DeepMindovih strojnih algoritmov je za nepoučenega opazovalca verjetno videti kot dolgočasno zbiranje naslovov prvaka v raznoraznih igrah. Toda zadaj se skriva zanimivo preizkušanje različnih pristopov k obvladovanju izzivov, ki nas utegnejo nekoč pripeljati do umetne inteligence, ki se bo znala odločati in učiti podobno kot človek. Sloviti AlphaGo, ki je v igri go nadvladal človeka, je - podobno kot šahovski algoritmi - uporabljal napredno različico drevesa dogodkov, ki za množico potez v prihodnosti pove predvideni...

43 komentarjev

DeepMind poskrbel za navdušujoč preboj v raziskovanju zvijanja beljakovin

zgradba beljakovine, pri čemer je modro označena AlphaFoldova ocena, zeleno pa mikroskopska meritev

vir: DeepMind
DeepMind - DeepMindov najnovejši algoritem za iskanje strukture beljakovin, AlphaFold 2, je pokazal tako izjemne rezultate, da je očitno zelo blizu čas, ko bomo lahko univerzalno znali zgolj iz kemijske sestave dognati, kako se beljakovine zvijajo. Gre za enega najbolj prelomnih dogodkov v novejši biokemiji, ki bo zelo verjetno imel hitre in drastične učinke na oblikovanje zdravil ter sintetičnih proteinov.

Beljakovine so funkcijsko najbolj raznolika skupina molekul v živih organizmih, saj skrbijo za vse od katalize reakcij do rokovanja z dednino. Kaj natančno neka beljakovina počne, je odvisno tako od njene kemijske sestave kot tudi njene natančne prostorske strukture - se pravi, kako se njeni elementi spontano razporedijo, oziroma, kako se beljakovina "zvije". V osnovi skušamo natančno zgradbo dognati z opazovalnimi metodami, kot sta rentgenska difrakcija in krioelektronska mikroskopija. A te imajo omejitve, saj v mnogih primerih vzamejo dosti časa in imajo resne probleme z nekaterimi...

2 komentarja

Googlov DeepMind napoveduje odpoved ledvic

Slo-Tech - Londonski DeepMind, ki ga je Google kupil pred petimi leti in je počel že marsikaj, od igranja goja in branja z ustnic do diagnostike očesnih bolezni, sedaj napoveduje tudi odpovedi ledvic. O dosežku poročajo v Nature.

To ni prvi DeepMindov izlet v zdravstvo. V resnici v britanskih bolnišnicah že nekaj časa preizkušajo sistem Streams, ki je namenjen diagnosticiranju težav z ledvicami. Streams ne uporablja umetne inteligence ali strojnega učenja, a mu kljub temu ne gre slabo. Zdravniki, ki so uporabljali Streams, so spregledali le tri odstotke primerov poslabšanja delovanja ledvic, medtem ko je brez Streamsa takih primerov 12 odstotkov. Streams deluje klasično, torej brez umetne inteligence, predvsem zato, ker je s tem laže začeti. Bolnišnice in...

5 komentarjev

DeepMind pri diagnozi očesnih bolezni ne zaostaja za zdravniki

Slo-Tech - DeepMind je svojo pot začel kot izvrsten igralec iger, a se je umetna inteligenca kmalu začela učiti tudi uporabnejših reči. Pred dvema letoma je DeepMind začel sodelovati z očesno kliniko Moorfields v Londonu, kjer je bil cilj umetno inteligenco naučiti prepoznati bolezni, ki jih lahko diagnosticiramo s fotografij oči. Številne bolezni je moč diagnosticirati s pregledom oči, na primer diabetično retinopatijo (bolezen očesne mrežnice zaradi povečane koncentracije sladkorja v krvi) ali starostno degeneracijo rumene pege. Dve leti pozneje so prvi rezultati objavljeni v Nature Medicine. Povzetek: DeepMind je boljši od ljudi.

DeepMind lahko iz posnetkov OCT prepozna več kot 50 različnih bolezni z natančnostjo 94,5 odstotka. Pearse Keane, ki je eden vodilnih avtorjev raziskave, pojasnjuje,...

41 komentarjev

AlphaZero igra šah, go in šogi

Slo-Tech - Googlova podružnica DeepMind je predstavila novo generacijo svoje umetne inteligence, ki so jo poimenovali AlphaZero in je pometla s predhodniki. V enem samem dnevu se je naučila šaha, goja in šogija bolje od vse dosedanjih programov, ki so tako ali tako že zdavnaj premagali ljudi.

Spomnimo, da je AlphaGo premagal tudi svetovnega prvaka v goju in si pridobil naziv najboljšega igralca goja na svetu. Oktobra so razkrili obstoj njegovega naslednika AlphaGo Zero, ki se je učil drugače. Ni si ogledal nobenih odigranih partij, temveč je poznal le pravila in se potem učil tako, da je igral proti sebi. V dobrem mesecu je postal najboljši igralec goja na svetu, boljši tudi od predhodne verzije programa. Sedaj je tu AlphaZero (za izbiranje imen v DeepMindu res nimajo...

68 komentarjev

AlphaGo Zero se uči brez človeškega zgleda

Slo-Tech - Ko je AlphaGo lani in letos rutinsko premagoval najboljše igralce goja na svetu, smo se lahko tolažili z dejstvom, da smo ga goja naučili igrati ljudje. AlphaGo je resda premagal najboljšega igralca na svetu, celotno internetno skupnost in korejskega prvaka, toda igre se je naučil z analizo tisočih odigranih partij med najboljšimi človeškimi igralci, potem pa je seveda svoje mojstrstvo izpilil z lastnim preračunavanjem in učenjem. Sedaj je Googlova podružnica DeepMind pokazala, da je za AlphaGo človeštvo povsem nepotrebno. Nova verzija AlphaGo Zero se je goja naučila sama, ne da bi sploh kdaj videla potek kakšne igre.

AlphaGo Zero
je dobil samo pravila igre, potem pa se je igranja učil sam, tako da je igral sam proti sebi. Rezultati so osupljivi, saj je AlphaGo Zero v treh dneh iz popolnega začetnika napredoval do...

231 komentarjev