Evo 2 是一个强大的 AI 基础模型,用于解析 DNA、RNA 和蛋白质的遗传密码。
Evo 2 是由 NVIDIA 推出的 AI 基础模型,旨在通过深度学习技术解析生物分子的遗传密码。该模型基于 NVIDIA DGX Cloud 平台开发,能够处理大规模的基因组数据,为生物医学研究提供强大的工具。Evo 2 的主要优点在于其能够处理长达 100 万个 token 的基因序列,从而更全面地理解基因组的复杂性。该模型在生物医学领域的应用前景广阔,包括疾病诊断、药物开发和基因编辑等。Evo 2 的开发得到了 Arc 研究所和斯坦福大学的支持,目标是推动生物医学研究的创新和突破。
BioEmu 是一个用于可扩展模拟蛋白质平衡系综的生成式深度学习模型。
BioEmu 是微软开发的一种深度学习模型,用于模拟蛋白质的平衡系综。该技术通过生成式深度学习方法,能够高效地生成蛋白质的结构样本,帮助研究人员更好地理解蛋白质的动态行为和结构多样性。该模型的主要优点在于其可扩展性和高效性,能够处理复杂的生物分子系统。它适用于生物化学、结构生物学和药物设计等领域的研究,为科学家提供了一种强大的工具来探索蛋白质的动态特性。
首个真正开源的生物分子结构预测模型
Boltz-1是由麻省理工学院(MIT)阿卜杜拉·拉蒂夫·贾米尔健康机器学习诊所(MIT Jameel Clinic)的研究人员开发的首个真正开源的生物分子结构预测模型,其准确性达到了AlphaFold3的水平。该模型以玻尔兹曼分布命名,是一种描述分子结构分布的概率度量。Boltz-1的开发旨在鼓励超越学术界的创新,为商业用途提供支持。它由博士生Jeremy Wohlwend、Gabriele Corso和MIT Jameel Clinic研究员Saro Passaro领导开发,得到了MIT电气工程和计算机科学(EECS)教授Regina Barzilay和Tommi Jaakkola的指导。Boltz-1的开发面临了规模和数据处理的挑战,但最终成功构建了必要的计算能力,为结构生物学研究实践的标准化提供了基础,有望加速生命改变药物的创造。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司,专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名,其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题,推动科学和医学的进步。
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