3 月 6 日消息，據外媒報道，谷歌旗下人工智能(AI)部門(mén) DeepMind 正在加入全球努力，以幫助了解更多關(guān)于新型冠狀病毒的信息，這種病毒引發(fā)的疫情正在世界大部分地區迅速傳播。

　　谷歌的英國研究團隊剛剛使用 DeepMind 的新深度學(xué)習系統 AlphaFold 預測新型冠狀病毒的蛋白質(zhì)結構。該系統使用被稱(chēng)為“自由建模”的機器學(xué)習技術(shù)，當沒(méi)有類(lèi)似的蛋白質(zhì)結構可用時(shí)，它可以自主生成新的蛋白質(zhì)結構。

　　據最新統計，世界各地的科學(xué)家都在竭盡全力了解這種新病毒，DeepMind 的發(fā)現希望減少確定病毒蛋白質(zhì)結構的時(shí)間。

　　DeepMind 發(fā)布的博客文章指出：“了解蛋白質(zhì)結構將為了解其功能提供重要線(xiàn)索，但確定結構的實(shí)驗往往可能需要幾個(gè)月或更長(cháng)的時(shí)間，有些實(shí)驗甚至被證明難以獲得結果。為此，研究人員始終在開(kāi)發(fā)從氨基酸序列預測蛋白質(zhì)結構的計算方法。在類(lèi)似蛋白質(zhì)的結構已經(jīng)被實(shí)驗確定的情況下，基于“模板建模”的算法能夠提供對蛋白質(zhì)結構的準確預測。”

　　文章中還稱(chēng)：“我們最近發(fā)布的深度學(xué)習系統 AlphaFold 專(zhuān)注于在沒(méi)有相似蛋白質(zhì)結構的情況下準確預測蛋白質(zhì)結構，這種方式被稱(chēng)為“自由建模”。自推出以來(lái)，我們始終在持續改進(jìn)這些方法，并希望提供最有用的預測，所以我們分享了使用我們新開(kāi)發(fā)的方法生成的 SARS-CoV-2 中某些蛋白質(zhì)的預測結構。”

　　值得注意的是，DeepMind 的結構預測系統仍在開(kāi)發(fā)中，他們不能確定所提供的結構的準確性，盡管他們相信該系統比早期的 CASP13 系統更準確。DeepMind 證實(shí)，其系統為蛋白質(zhì)數據庫中共享的、經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證的 SARS-CoV-2 尖峰蛋白結構提供了準確的預測，這讓他們相信對其他蛋白質(zhì)的模型預測可能是有用的。

　　鑒于“疫情的潛在嚴重性和時(shí)間敏感性”，DeepMind 表示，該公司正在跳過(guò)通過(guò)實(shí)驗驗證發(fā)現的過(guò)程，或者在發(fā)表之前等待學(xué)術(shù)期刊的同行評審。這與其他科學(xué)研究相一致，因為這個(gè)過(guò)程可能需要幾個(gè)月的時(shí)間。

　　博客文章中還稱(chēng)：“我們需要強調下，這些結構預測還沒(méi)有經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證，但希望它們能有助于科學(xué)界了解病毒是如何發(fā)揮作用的，并為未來(lái)開(kāi)發(fā)療法的實(shí)驗工作提供假說(shuō)生成平臺。我們感謝許多其他實(shí)驗室的工作：如果沒(méi)有全球研究人員的努力，這項工作是不可能完成的。”

　　文章補充道：“通常情況下，我們會(huì )等到一家學(xué)術(shù)期刊對這項工作進(jìn)行同行審查后再發(fā)表相關(guān)發(fā)現。然而，考慮到情況的潛在嚴重性和時(shí)間敏感性，我們將按照現在的情況發(fā)布預測的結構，并以開(kāi)源的形式推出，這樣任何人都可以使用它們。”開(kāi)源將允許任何研究人員在 DeepMind 發(fā)現的基礎上進(jìn)行改進(jìn)或分享。

　　谷歌在 2014 年斥資 4 億英鎊收購了總部位于倫敦的 DeepMind，該公司此前曾使用 AI 推動(dòng)醫療保健領(lǐng)域的進(jìn)步，開(kāi)發(fā)用于識別眼病和檢測宮頸癌的模型。
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