🌟 AlphaFold 3: система моделирования структуры белков.

AlphaFold 3 — конвейер логического вывода системы ИИ, разработанной Google DeepMind, которая произвела революцию в области прогнозирования структуры белков.

Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON, содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.

Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным и выходным данным системы, решению известных проблем, настройкам производительности и установке с последующим запуском с помощью Docker.

Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.

⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.

⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3».

⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.


📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0


🟡Техотчет
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DeepMind #AlfaFold3

⭐️ Ночью OpenAI выпустила Deep Research — ИИ-агента для проведения исследований анализа и поиска информации.

Вводите промпт и ChatGPT найдет, проанализирует и синтезирует сотни онлайн-ресурсов, чтобы создать развернутый отчет за 10 минут работы, вместо нескольких часов, которые потребовались бы человеку.

Основные моменты:
— Уже доступен для пользователей Pro.
— Агент предоставит полный список источников, а также прокомментирует каждый из них;
— Хорошо подходит для решения задач, связанных с поиском в интернете.
— Набрал 26.6 % на «Последнем экзамене человечества».
🟢Подробнее

⭐️WeatherNext продвинутый искусственный интеллект от Google DeepMind для прогнозирования погоды с открытым исходным кодом!

ИИ превосходит существующие методы как по точности, так и по вычислительной эффективности, предлагая обновления прогнозов в реальном времени четыре раза в день через Google Cloud, BigQuery и Earth Engine.
Исследователи могут получить доступ как к текущим, так и к историческим прогнозам для анализа и планирования.

Внутри 2 мощных инструмента:
WeatherNext Graph:
- Формирует единый сверхточный прогноз.
- Обновления происходят каждые 6 часов.
- Предсказания делаются на 10 дней вперёд.
- Выдает прогнозы с максимальной точностью.

WeatherNext Gen:
- Генерирует ансамблевые прогнозы из 50 вероятных сценариев.
- Обновление прогноза происходит каждые 12 часов.
- Модель позволяет лучше оценивать риски экстремальных погодных явлений.

Преимущества над традиционными методами:
- Более высокая скорость обработки данных.
- Значительное повышение точности по сравнению с физическими моделями.
- Опенсорс
🟢Blog

⭐️ Вышло пятичасовое интервью от Lex Fridman с Dylan Patel и Nathan Lambert (Ai2).

Внутри много интересного о DeepSeek, Китае, OpenAI, NVIDIA, xAI, Google, Anthropic, Meta, Microsoft, TSMC, Stargate, строительстве мегакластеров, RL, ризонинге и множестве других тем на передовых ИИ тематик.

Очень интересная и наполненная техническими деталями беседа.
🟢 YouTube 🟢Podcast

⭐️ Ряд интересных обновлений в Qwen Chat!

- Новая модель: Qwen2.5-Plus теперь обновлен до qwen-plus-0125-exp, с новыми методами пост-тренинга. Разрыв с Qwen2.5-Max значительно сократился.
- Гибкие режимы: Убрали все ограничения на переключение между режимами в течение одной сессии! С.
- Неограниченный ввод: Поддержка текстов длиной более 10 000 символов
- Возможность загружайть файлы txt, pdf, docx, xlsx, pptx, md и другие. Теперь длинный ввод не требует усилий.
🟢Попробовать

⭐️ Open-R1: Большой гайд посвященный экспериментам, инструментами, исследованиям и разборам DeepSeek R1!

Резюме самых интересных открытий за первую неделю с момента появления DS.
🟢HF 🟢Github:

⭐️ Гонка ИИ продолжается. Самый богатый человек Индии хочет построить крупнейший в мире центр обработки данных, в пять раз превышающий по мощности крупнейший датацентр Microsoft

Компания Reliance Group Мукеша Амбани, один из крупнейших и наиболее влиятельных индийских конгломератов, строит крупный центр обработки данных в Джамнагаре - небольшом городке в штате Гуджарат, где уже расположены крупные нефтеперерабатывающие и нефтехимические предприятия Reliance.
По сообщениям Bloomberg, общая мощность центра обработки данных, который может стать крупнейшим в мире, составит 3 гигаватта, что значительно увеличит текущую мощность индийских центров обработки данных, которая оценивается менее чем в 1 гигаватт.

Таким образом, он будет в пять раз больше, чем 600-мегаваттный центр Microsoft в Бойдтоне, штат Вирджиния.
🟢Подробнее

⭐️ Google представили метахранилище для Lakehouse!

Метахранилище - это высокомасштабируемый сервис метаданных во время выполнения, который работает с несколькими движками: BigQuery, Apache Spark, Apache Hive и Apache Flink, и поддерживает открытый формат таблиц Apache Iceberg
🟢Подробнее


@ai_machinelearning_big_data


#DeepSeek #opensource #ai #ml #llm #machinelearning #guide #news #chatgpt #openai #google #deepmind #qwen #DataAnalytics #ainews #news

🪰 Виртуальная дрозофила: зачем DeepMind «оживили» плодовую мушку — и что это даёт науке

Кратко: исследователи создали самую точную на сегодня цифровую модель Drosophila melanogaster.

Она умеет ходить, летать и ориентироваться в пространстве. Её «тело» рассчитано в физическом движке MuJoCo, а «мозг» — нейросеть, обученная на реальных видеозаписях поведения мух.

🌟 Как это сделали:
1) Физика тела
Исследователи запрограммировали 52 степени свободы суставов, добавили моделирование аэродинамики крыльев и «клейких» лапок-актуаторов, имитирующих силу сцепления с поверхностью.
Источник: Nature

2) Нейроконтроль
Нейросеть обучалась на сотнях видеозаписей реальных траекторий и затем управляла виртуальной мухой в MuJoCo, выбирая, как двигать крыльями и лапками в каждый момент.

3) Зрение
Виртуальные фасеточные глаза передают изображение контроллеру: модель может следовать по заданной траектории и корректировать курс по ходу движения.

4) Открытый код
Весь проект опубликован на GitHub (flybody) под лицензией Apache-2.0 — можно запускать симулятор, писать собственных агентов и экспериментировать с поведением мухи.

✔️Зачем это нужно

▪️ Нейронаука без электродов.
Модель — это «песочница», в которой можно виртуально перерезать нервы, добавлять шум, менять форму крыла и мгновенно видеть, как это влияет на поведение. Такие эксперименты на живых организмах часто невозможны.

▪️ Тест-полигон для ИИ и робототехники.
Готовая референс-модель движений и сенсорики, вдохновлённая природой — идеальна для обучения автономных систем.

▪️ От мушки к зебре — и дальше.
Методика уже применяется к виртуальным грызунам, а следующим объектом станет зебра-данио (у неё 70 % белков кодируются теми же генами, что у человека). Это даёт уникальную возможность изучить, как мозг приспосабливается к различной морфологии тела — не выходя из симулятора.
Источник: Janelia Research Campus

🔥 Что это даёт
▪️ Исследователи получают бесплатный инструмент для быстрой проверки гипотез о связке «нейроны → движение».

▪️ Робототехники — возможность адаптировать природные механизмы управления и баланса.

▪️ Для нас— ещё один пример того, как ИИ позволяет разбирать живые системы на компоненты, не причиняя вреда природе.

✔️ Посмотреть код, скомпилировать модель и погонять виртуальную мушку можно уже сейчас:

🔜 GitHub
🔜 Статья в Nature

@ai_machinelearning_big_data


#DeepMind #nature #science

🔥 AlphaEvolve — агент нового поколения для открытия новых алгоритмов на базе Gemini

Google DeepMind представили AlphaEvolve — агент на базе Gemini, способный автоматически генерировать новые алгоритмы и находить оптимальные решения сложных задач.

🔥 Что умеет AlphaEvolve:

🔘 Генерирует быстрые алгоритмы умножения матриц
🔘 Находит новые решения математических задач
🔘 Оптимизирует работу дата-центров, чипов и обучения ИИ модель за счёт сгенерированный алгоритмов

✔️ Как он работает:
1) Генерация идей с помощью LLMs: Модель Gemini анализирует существующие подходы к решению задачи и предлагает новые алгоритмические идеи, используя свой широкий контекст и знания.

2) Автоматическая оценка: Каждый предложенный алгоритм проходит через систему автоматической оценки, которая измеряет его эффективность, точность и другие ключевые метрики, позволяя объективно сравнивать различные решения.

3) Эволюционное улучшение: AlphaEvolve применяет эволюционные методы, такие как мутация и рекомбинация, чтобы постепенно улучшать алгоритмы, объединяя лучшие элементы из различных решений и отбрасывая менее эффективные варианты.

Этот подход уже продемонстрировал свою эффективность: AlphaEvolve смог обнаружить новые, более эффективные алгоритмы умножения матриц, превосходящие предыдущие достижения, такие как AlphaTensor. Это открывает возможности для оптимизации вычислений в дата-центрах, проектировании чипов и обучении ИИ-моделей.
Google также применили AlphaEvolve к более чем 50 открытым задачам в области:

✍️ математического анализа,
📐 геометрии,
➕ комбинаторики и
🔂 теории чисел — включая задачу о числе поцелуев (kissing number problem).

🔵 В 75% случаев агент открыл лучшее из известных решений.
🔵 В 20% случаев он улучшил ранее известные решения, тем самым сделав новые открытия.

Доступ пока не дают, но выглядит очень интересно.

@ai_machinelearning_big_data


📎 Подробнее

#google #DeepMind