Zvijanje proteinov naslednja velika tekma algoritmov
Program AlphaFold, ki uporablja umetno inteligenco za napovedovanje zvijanja proteinov in s tem rešuje enega največjih problemov moderne biokemije in medicine, je lani pometel s konkurenco, letos pa že dobil dostojnega konkurenta. Med čakanjem na objavo podrobnosti o algoritmu so namreč znanstveniki pripravili odprtokodni algoritem RoseTTaFold, ki se mu je zelo približal. Trenutno sta odprtokodna oba.
AlphaFold je lani prepričljivo zmagal na tekmovanju CASP (Critical Assessment of Structure Prediction), ki že od leta 1994 poteka vsaki dve leti. Na njem sodelujoči uporabijo svoja računalniška orodja, da iz aminokislinskega zaporedja napovedo tridimenzionalno strukturo proteinov, ki je bila poprej eksperimentalno določena, a še ni javno znana. Gre za težak problem, katerega rešitve še ne poznamo, zgolj boljše in slabše približke. Napredek je bil zvezen, dokler ni lani AlphaFold razsul konkurence in v številnih primerih napovedal strukturo, ki je povsem naka kot eksperimentalno določena, drugod pa zelo podobna.
V znanosti pa vse stvari trajajo in tako je tudi z objavami. Šele letos je DeepMind, ki sodi pod Google, objavil podrobnosti algoritma AlphaFolda. Objava v reviji Nature letos julija pa je bila za neučakane raziskovalce prepozna, zato so že pred tem začeli razvijati odprtokodno konkurenco. In tako so, tudi julija letos, v reviji Science objavili podrobnosti odprtokodnega konkurenca, algoritma RoseTTaFold. Da ga imajo, so javnosti obelodanili že junija, kar je očitno dovolj motiviralo DeepMind, da se je vendarle podvizal s svojo objavo. Sedaj imamo dve rešitvi, kar je odlično.
RoseTTaFold še ni povsem na nivoju AlphaFolda, je pa zelo blizu. To je izjemen dosežek, saj je bil razvit v slabem letu dni, medtem ko so AlphaFold pisali več let, in to strokovnjaki s področja strojnega učenja. RoseTTaFold je boljši od vseh konkurentov na zadnjem CASP-u, a še malo za AlphaFoldom.
To kaže, da je področje izjemno aktualno, predvsem pa končno dozorelo.
