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A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
[版面:葵花宝典][首篇作者:chebyshev] , 2021年07月25日18:37:42 ,869次阅读,20次回复
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chebyshev
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发信人: chebyshev (......), 信区: Programming
标  题: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 25 18:37:42 2021, 美东)

https://www.nytimes.com/2021/07/22/technology/deepmind-ai-proteins-folding.
html?smid=em-share

A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come

DeepMind has given 3-D structure to 350,000 proteins, including every one
made by humans, promising a boon for medicine and drug design.


Even before DeepMind began openly sharing its technology and data, AlphaFold
was feeding a wide range of projects. University of Colorado researchers
are using the technology to understand how bacteria like E. coli and
salmonella develop a resistance to antibiotics, and to develop ways of
combating this resistance. At the University of California, San Francisco,
researchers have used the tool to improve their understanding of the
coronavirus.

The coronavirus wreaks havoc on the body through 26 different proteins. With
help from AlphaFold, the researchers have improved their understanding of
one key protein and are hoping the technology can help increase their
understanding of the other 25.

If this comes too late to have an impact on the current pandemic, it could
help in preparing for the next one. “A better understanding of these
proteins will help us not only target this virus but other viruses,” said
Kliment Verba, one of the researchers in San Francisco.

The possibilities are myriad. After DeepMind gave Dr. McGeehan shapes for
seven enzymes that could potentially rid the world of plastic waste, he sent
the lab a list of 93 more. “They’re working on these now,” he said.


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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 25 22:20:49 2021, 美东)

施一公:AlphaFold蛋白结构预测是本世纪最重要的科学突破之一

7 月 23 日,DeepTech 独家专访了施一公,以下为对话实录:

问:继上周在 Nature 发表论文之后,7 月 22 日,DeepMind 团队在 Nature 发表论
文,描述了 AlphaFold 对人类蛋白质组的准确结构预测,其得到的数据集涵盖了人类
蛋白质组近 60% 氨基酸的结构位置预测,且预测结果具有可信度。这会带来哪些影响
和好处?

施一公:人类蛋白质组里能够被预测的以单个蛋白为单位的空间三维结构,已经基本都
被 AlphaFold 预测了。总体而言,预测结果可信、也比较准确。这是人类在认识自然
界的科学探索征程中一个非常了不起的历史性成就。



第一个影响,当然是对结构生物学领域,这是该领域的一个颠覆性突破。此前人类尚未
被解析的一些结构,现在基本上都已经被 AlphaFold 预测,由于置信度比较高,因此
可以说 AlphaFold 预测出来的结果很可能就是事实,从已有数据来看它的预测相当的
精准。甚至可以说,人类蛋白质组的结构数据突然陡增两至三倍!

第二个影响,是对生物化学、细胞生物学、遗传发育、神经生物学、微生物学、病理药
理等一大批生命学科和研究领域的影响,这会大大改进我们对于生命过程的理解。比如
,遗传学家也许积累了大量数据,但如果不知道蛋白质结构,就没法研究某个突变对于
蛋白功能的影响。现在不同了,通过 AlphaFold 的结构预测就能查看人类遗传病中的
每一个突变在相关蛋白结构里的具体位置,找到突变位置后就有可能推测出蛋白功能如
何受到影响。也就是说,AlphaFold 的出现,会从根本上帮助一大批基础研究和应用研
究的实验室、一大批科研型医生、一大批科研人员更好地理解生命的分子过程,理解疾
病发生和发展的机理。

再比如,DeepMind 预测出来的蛋白结构,包括了众多 GPCR 和关键酶在内的一大批结
构未知的药物靶点蛋白,而且预测的结构足够准确。这对于制药界来说实在太重要了,
等于提供了可靠的药物设计和药物优化的一个重要基础。甚至可以夸张地讲,所有药物
小分子结合的药物靶点蛋白的结构,几乎被 AlphaFold 一网打尽。

我认为 DeepMind 一定会乘胜追击,一是把更大更复杂的一些结构预测出来,二是把一
些复合物的结构预测出来,三是如何根据预测出来的靶点蛋白结构设计药物分子。

第三个影响可能会超越生命科学的界限。AlphaFold 的预测结构如果广泛应用在生命学
科各分支、创新制药,可能会给社会和老百姓带来很大好处,甚至会对人类文明产生一
些影响。

问:DeepMind 创始人兼首席执行官德米斯・哈萨比斯(Demis Hassabis)说:
“我们使用 AlphaFold 生成了人类蛋白质组最完整、最准确的图片。我们相信这是迄
今为止人工智能对推进科学知识所做的最重要贡献,也是人工智能可以为社会带来的各
种好处的一个很好的例证。” 如何看待这一说法?

施一公:我认同这个说法,我认为这个判断没有言过其实,这的确是迄今为止人工智能
对科学界做出的最重要的贡献。这也是 21 世纪截止目前人类在科学技术领域上的最大
突破之一,也应该是人类有史以来在科学和技术领域最重要的突破之一。过去半个多世
纪,人类一共解析了五万多个人源蛋白质的结构,人类蛋白质组里大约 17% 的氨基酸
已有结构信息;而 AlphaFold 的预测结构将这一数字从 17% 大幅提高到 58%;因为无
固定结构的氨基酸比例很大,58% 的结构预测已经接近极限了。这是一个典型的量变引
起巨大的质变,而这一量变是在过去短短一年之内发生的,这是不可思议的革命。它带
来的在生命科学各分支领域的革命,将在今后几年到十几年中逐渐显现出来。在我看来
,这项突破堪比人类基因组完成测序,甚至更重要!

问:在促进新药靶点和候选药物的开发上,AlphaFold 会起到怎样的作用?

施一公:对于这个问题,我前面已经做了回答。如果生物学家发现了一个未知结构的药
物靶点蛋白, AlphaFold 的结构预测可以帮助生物学家发现该蛋白可能的药物分子结
合位点,也就是说可以看到蛋白里面哪些部位会成为药物分子进攻的地方。

问:AlphaFold 希望未来能给所有具有已知序列的蛋白提供预测结构。您认为是否有实
现的可能性?以及假如实现了,又会带来怎样的效果?

施一公:完全有可能,我认为它在人类蛋白质组已经基本做到了,现在 AlphaFold 已
经完成了人类蛋白质组 98.5% 的蛋白质结构预测。而这里 “给所有具有已知序列的蛋
白提供预测结构”,应该指的是其它物种,比如线虫、果蝇、小鼠、植物等等的蛋白质
组提供精准的结构预测,将来一定会实现。这会给方方面面带来太多的意外惊喜和突破
,也会大大促进基础生命科学研究,促进农业、畜牧业、甚至制造业的发展。

问:冷冻电镜是很贵的设备,您和团队在冷冻电镜方面颇有建树,现在有了 AlphaFold
的成果,在西湖大学未来研究蛋白质方面,有什么关于 AlphaFold 的使用计划吗?

施一公:AlphaFold 的结构预测几乎对每一位生物学家或多或少都有帮助,尤其是结构
生物学家和生物物理学家。我想,每一位用心的结构生物学家都应该知道怎么用好
AlphaFold 的结构预测。

问:据了解,AlphaGo 算法至今仍有人在研究和学习。获悉西湖大学也有工学院和深度
学习实验室,未来计划让相关专家做一些关于 AlphaFold 的算法研究吗?

施一公:西湖大学的工学院和生命科学院其实已经开始行动,布局 AI 进入生命科学各
领域。我们也会研究如何进一步改进算法。

问:西湖大学整个学校、或者西湖大学结构生物学方面的一些新动向?

施一公:西湖大学 31 岁的博士生导师吴建平和团队成员在两周前的 Nature 上发表了
一篇很重要的论文,解析了精子中最重要的一个离子通道蛋白复合物的结构,发现了几
个新蛋白组分,这一突破是对生殖医学领域研究的重要贡献,很可能会被写进生殖医学
领域的教科书。特别值得一提的是,吴建平在该研究突破中创造性地运用了基因编辑技
术。

问:在深度学习结合生物研究方面,谷歌一直走在世界前列,那么谷歌有哪些值得学习
的地方?

施一公:应该说,从 AlphaGo 到 AlphaZero 再到 AlphaFold,谷歌的科学技术突破不
仅促进了科学的发展,也推动了人类的进步。这家高科技企业拥有十足的创新动力,拥
有一批优秀的科学家在人类知识前沿积极探索,令人感佩。我们中国的高科技企业正在
全力追赶,期待在不久的将来也能给世界带来惊喜!
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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 25 22:53:23 2021, 美东)

可找个cyberpunk社区看看怎么说的。对比参考下。


【 在 Caravel(克拉维尔) 的大作中提到: 】
<br>: 施一公:AlphaFold蛋白结构预测是本世纪最重要的科学突破之一
<br>: 7 月 23 日,DeepTech 独家专访了施一公,以下为对话实录:
<br>: 问:继上周在 Nature 发表论文之后,7 月 22 日,DeepMind 团队在
Nature
发表论
<br>: 文,描述了 AlphaFold 对人类蛋白质组的准确结构预测,其得到的数据
集涵盖
了人类
<br>: 蛋白质组近 60% 氨基酸的结构位置预测,且预测结果具有可信度。这会
带来哪
些影响
<br>: 和好处?
<br>: 施一公:人类蛋白质组里能够被预测的以单个蛋白为单位的空间三维结构
,已经
基本都
<br>: 被 AlphaFold 预测了。总体而言,预测结果可信、也比较准确。这是人
类在认
识自然
<br>: 界的科学探索征程中一个非常了不起的历史性成就。
<br>: 
: ...................
<br>

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※ 修改:·guvest 於 Jul 25 23:04:02 2021 修改本文·[FROM: 72.]
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magicknight
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发信人: magicknight (I am always love you baby.), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jul 26 05:46:36 2021, 美东)

这是什么社区
有比施一公更牛的大佬上去解说?
是哪位?

【 在 guvest (我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
: 可找个cyberpunk社区看看怎么说的。对比参考下。
: <br>: 施一公:AlphaFold蛋白结构预测是本世纪最重要的科学突破之一
: <br>: 7 月 23 日,DeepTech 独家专访了施一公,以下为对话实录:
: <br>: 问:继上周在 Nature 发表论文之后,7 月 22 日,DeepMind 团队在
: Nature
: 发表论
: <br>: 文,描述了 AlphaFold 对人类蛋白质组的准确结构预测,其得到的数据
: 集涵盖
: 了人类
: <br>: 蛋白质组近 60% 氨基酸的结构位置预测,且预测结果具有可信度。这会
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☆ 发自 iPhone 买买提 1.24.11
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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jul 26 06:26:26 2021, 美东)

美国五花八门的cyberpunk社区/email list 很多。
中本聪就是一个密码朋克社区之活跃人士。

我常看的几个地方大学教授一抓一把。
之前他们研究COVID 。说根据科学研究。
病毒于铜表面存活时间最短。
把amzon上一个可贴之薄铜卷给买空了。
家家户户门把手贴上。

我去年三月份告诉他们
美国之COVID 势不可挡。也算有贡献。
现在则有人出各种方案
计算vaccine之risk/award。

这一切都与上一波cybernetic 高峰期有关。
中国的计划生育是不是人类历史上的奇观?
那是宋健推荐给中央的。最优化理论计算人口进程。
这是东土cyber 祖师。干实事。所以,
很多西方cyberpunk 觉得东土乃是dream land。
代表了人类未来进化的方向。西方太落后。

之前有人在本版提及加速主义。
Acceleratist manifesto 之作者现在就在上海长期居住。
此人80年代在英国一个学校组织了一个自动控制社会研究所什么的。
其实也就是英国的cyberpunk。

【 在 magicknight(I am always love you baby.) 的大作中提到: 】
<br>: 这是什么社区
<br>: 有比施一公更牛的大佬上去解说?
<br>: 是哪位?
<br>



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※ 修改:·guvest 於 Jul 26 06:46:24 2021 修改本文·[FROM: 72.]
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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jul 26 06:53:39 2021, 美东)

Felix Guattari has imagined a city where one would be able to leave one’s
apartment, one’s street, one’s
neighborhood, thanks to one’s (dividual) electronic card that raises a
given barrier; but the card could just as easily be rejected on a given day
or between certain hours; what counts is not the barrier but the computer
that tracks each person’s position—licit or illicit—and effects a
universal modulation.

Title: Postscript on the Societies of Control
Author: Gilles Deleuze

这是上一代六七十年代时候cyberpunk预言的社会。
所以如今之东土之绿码红码什么的,
颇受一些cyberpunker欢迎。


【 在 guvest(我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
<br>: 美国五花八门的cyberpunk社区/email list 很多。
<br>: 中本聪就是一个密码朋克社区之活跃人士。
<br>: 我常看的几个地方大学教授一抓一把。
<br>: 之前他们研究COVID 。说根据科学研究。
<br>: 病毒于铜表面存活时间最短。
<br>: 把amzon上一个可贴之薄铜卷给买空了。
<br>: 家家户户门把手贴上。
<br>: 我去年三月份告诉他们
<br>: 美国之COVID 势不可挡。也算有贡献。
<br>: 现在则有人出各种方案
: ...................
<br>
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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jul 26 07:02:20 2021, 美东)

这世道恐怕也只有cyberpunkers会考虑AI造蛋白技术的开放后之safety 问题了(病毒
是蛋白质)。
当然,也有人认为AI把地球一步修理到位了。也不错。验证了其理论。
还有人认为逻辑上有一种安全的AI。就好比中本聪认为数学和算法能解决08年大银行的
腐败问题。

【 在 guvest(我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
<br>: Felix Guattari has imagined a city where one would be able to
leave
one’s
<br>: apartment, one’s street, one’s
<br>: neighborhood, thanks to one’s (dividual) electronic card
that raises
a
<br>: given barrier; but the card could just as easily be rejected on
a
given day
<br>: or between certain hours; what counts is not the barrier but the
computer
<br>: that tracks each person’s position—licit or illicit&
mdash;and effects a
<br>: universal modulation.
<br>: Title: Postscript on the Societies of Control
<br>: Author: Gilles Deleuze
<br>: 这是上一代六七十年代时候cyberpunk预言的社会。
: ...................
<br>

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※ 修改:·guvest 於 Jul 26 07:03:44 2021 修改本文·[FROM: 72.]
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mitbbs2715
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发信人: mitbbs2715 (好吃不懒做), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 15:55:37 2021, 美东)

这东西噱头大于实用
大部分蛋白根本没有解出结构, 所以目前的训练多半是over fitting. 另外即使它预测
能达到80%的准确性, 也没人敢用它预测的蛋白结构进行制药, 即使最终证明用预测结
构得到的分子无用/有用, 也无法证明预测结构正确或错误, 最终还是要从物理上得到
结构才能证明.

而且即便是通过冷冻电镜解出的结构用处也不是特别大, 因为大部分蛋白功能在于它在
不同环境下如何变形. 这玩意儿还是要靠量子计算机直接用物理模型硬算才靠谱

所以目前主要的制药流程都不是依靠蛋白结构来的, 而是直接用小分子库, 用实验方法
硬筛.

它最大的用处就是给那些搞生物的偷懒灌水, 在没有确认结构的条件下用预测结构
imply 一大堆蛋白功能来灌水, 最后90%都是废纸.

预测生物界又有新一轮垃圾文章潮

【 在 chebyshev (......) 的大作中提到: 】
: https://www.nytimes.com/2021/07/22/technology/deepmind-ai-proteins-folding.
: html?smid=em-share
: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
: DeepMind has given 3-D structure to 350,000 proteins, including every one
: made by humans, promising a boon for medicine and drug design.
: Even before DeepMind began openly sharing its technology and data,
AlphaFold
:  was feeding a wide range of projects. University of Colorado researchers
: are using the technology to understand how bacteria like E. coli and
: salmonella develop a resistance to antibiotics, and to develop ways of
: combating this resistance. At the University of California, San Francisco,
: ...................





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※ 修改:·mitbbs2715 於 Jul 27 16:09:30 2021 修改本文·[FROM: 2a03:e600:100::1]
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netghost
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发信人: netghost (Up to Isomorphism), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 16:40:44 2021, 美东)

這都是離作出能用的東西有幾十條街遠的人在割韭菜而已。實際上冷凍電鏡這存在本身
都是一種輔助設備,同時給一些千老活幹,看看裏面有沒有幾個能混出點新東西。


deepmind這個公司,我一直認爲存在的弊大於利,就是這個公司到目前爲止的東西除了
搶人飯碗基本上沒實現過什麼真正的價值。這種燒錢的公司正常情況下根本不可能維持
,能這麼搞下去的原因無非成了壟斷公司的PR Org而已。


【 在 mitbbs2715 (好吃不懒做) 的大作中提到: 】
: 这东西噱头大于实用
: 大部分蛋白根本没有解出结构, 所以目前的训练多半是over fitting. 另外即使它预测
: 能达到80%的准确性, 也没人敢用它预测的蛋白结构进行制药, 即使最终证明用预测结
: 构得到的分子无用/有用, 也无法证明预测结构正确或错误, 最终还是要从物理上得到
: 结构才能证明.
: 而且即便是通过冷冻电镜解出的结构用处也不是特别大, 因为大部分蛋白功能在于它在
: 不同环境下如何变形. 这玩意儿还是要靠量子计算机直接用物理模型硬算才靠谱
: 所以目前主要的制药流程都不是依靠蛋白结构来的, 而是直接用小分子库, 用实验方法
: 硬筛.
: 它最大的用处就是给那些搞生物的偷懒灌水, 在没有确认结构的条件下用预测结构
: ...................


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chebyshev
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发信人: chebyshev (......), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 17:22:50 2021, 美东)

Deepmind类型的AI公司利于极权政治结构。
【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: 這都是離作出能用的東西有幾十條街遠的人在割韭菜而已。實際上冷凍電鏡這存在本身
: 都是一種輔助設備,同時給一些千老活幹,看看裏面有沒有幾個能混出點新東西。
: deepmind這個公司,我一直認爲存在的弊大於利,就是這個公司到目前爲止的東西除了
: 搶人飯碗基本上沒實現過什麼真正的價值。這種燒錢的公司正常情況下根本不可能維持
: ,能這麼搞下去的原因無非成了壟斷公司的PR Org而已。




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※ 修改:·chebyshev 於 Jul 27 17:23:34 2021 修改本文·[FROM: 72.]
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lightroom
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发信人: lightroom (吃一条鱼,思考一个问题,法号三丰), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 17:53:30 2021, 美东)

Google Cloud reported revenue of $4.6 billion, up 54% year over year.

【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: 這都是離作出能用的東西有幾十條街遠的人在割韭菜而已。實際上冷凍電鏡這存在本身
: 都是一種輔助設備,同時給一些千老活幹,看看裏面有沒有幾個能混出點新東西。
: deepmind這個公司,我一直認爲存在的弊大於利,就是這個公司到目前爲止的東西除了
: 搶人飯碗基本上沒實現過什麼真正的價值。這種燒錢的公司正常情況下根本不可能維持
: ,能這麼搞下去的原因無非成了壟斷公司的PR Org而已。



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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 18:04:18 2021, 美东)

My two cents:
AI挂到cloud之下,是MSFT之前证明了的正确营收之路。Goog cloud
未来有可能超过搜索广告之收入。这件事主要是内部能弄清楚一定要软件的人
领导AI的人就可以。AI的人不如软件的人接触市场面广,反应速度快。
搞个新算法要好久。还是改AI的用法来的快,来的爽。

发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Msft 的intelligent cloud营收超过windows, office了
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jul 19 19:30:29 2019, 美东)

【 在 lightroom (吃一条鱼,思考一个问题,法号三丰) 的大作中提到: 】
: Google Cloud reported revenue of $4.6 billion, up 54% year over year.








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※ 修改:·guvest 於 Jul 27 18:09:59 2021 修改本文·[FROM: 72.]
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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 18:19:11 2021, 美东)

从能教授的评论看,其实并没有做干净,所以才有business,需要有一个团队收费做服
务。

【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: 這都是離作出能用的東西有幾十條街遠的人在割韭菜而已。實際上冷凍電鏡這存在本身
: 都是一種輔助設備,同時給一些千老活幹,看看裏面有沒有幾個能混出點新東西。
: deepmind這個公司,我一直認爲存在的弊大於利,就是這個公司到目前爲止的東西除了
: 搶人飯碗基本上沒實現過什麼真正的價值。這種燒錢的公司正常情況下根本不可能維持
: ,能這麼搞下去的原因無非成了壟斷公司的PR Org而已。




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※ 修改:·Caravel 於 Jul 27 18:25:00 2021 修改本文·[FROM: 12.]
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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 18:31:39 2021, 美东)

没有哪个data driven项目是即插即用的。
再好的算法也要有很多其他的工作配合。后者工作量更大,而且常做常有。

【 在 Caravel (克拉维尔) 的大作中提到: 】
: 从能教授的评论看,其实并没有做干净,所以才有business,需要有一个团队收费做服
: 务。



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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 19:24:08 2021, 美东)

这也是我为什么认为deepmind在浪费的原因,免费的东西也就是不用负责任,别人也不
敢用。换一个角度,收几十万也是OK的如果你committed帮别人解决问题,大药厂不差
钱。到时候出了问题,乙方会把你骂一顿,然后把数据给你让你improve.

【 在 guvest (我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
: 没有哪个data driven项目是即插即用的。
: 再好的算法也要有很多其他的工作配合。后者工作量更大,而且常做常有。



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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 27 21:07:19 2021, 美东)

DeepMind善于出明星项目。能普及线性代数以及基本的优化方法。淘汰老干部。


【 在 Caravel(克拉维尔) 的大作中提到: 】
<br>: 这也是我为什么认为deepmind在浪费的原因,免费的东西也就是不用负责
任,别
人也不
<br>: 敢用。换一个角度,收几十万也是OK的如果你committed帮别人解决问题
,大药
厂不差
<br>: 钱。到时候出了问题,乙方会把你骂一顿,然后把数据给你让你improve.
<br>

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※ 修改:·guvest 於 Jul 27 21:07:56 2021 修改本文·[FROM: 72.]
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heteroclinic
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发信人: heteroclinic (asymptotically stable), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jul 28 02:36:29 2021, 美东)

一般理工科学生不太善于辩论,尤其是国内工科背景出来,老师一开学,就讲你的设计
有问题你得去蹲巴黎子。一般把文档技术手册看的比较严重,讲有查手册技术规范的习
惯。而今日的敏捷状态实在令人不敢恭维。在普遍的技术可行性分析缺失之下,似乎工
程师只有fight or lose your career.
我且闲话短削,山东口音,你deep 不rai介,大概是龙口一带。
我首先看了一下这个海牛上短评,一看三D,书就笑了。
己方削(龙口口音),当年老巍和bug.g 吵架,拿出的背景的确很吓人,一个华街背景
高频交易,一个N。比如kernel bypassing啥,的确长了见识。今日回顾,bug.g 估计
写了不少大应用,kernel hardening 啥的可能都是别的人做的。老魏可能是学理科的
,不太清楚。我的依稀/意思,在本版的讨论,不可以全然割裂一个观点的经验背景,
但也不可以因为什么大人物,大公司坐台就羞于侃价。
首先说比如围棋的问题,本质是一个可数的问题(这是计算机数学里本纲)。说一个黑
色的塑料袋有200个棋子要么黑要么白,拿出20个,12黑8个白的概率。说袋子里可能
199黑,或全白,一种一种考虑,本质是可数的。觉得几遍(龙口)系围棋,也是一个
可数的问题,finite states.你有一个kernel space,可以用markov chain 过去。
你可以认为这是言论,或者胡削。当然,我不懂蛋白质,但3D空间的排列,是实数域的
问题,有无限状态。好像要解决的问题,是把20个棋子放到塑料袋子里去,最后的形状
。有点象有限元模拟航天飞机,这是一个天文数字雷诺数问题(我有点流体背景)。每
次用随机数把模型吹下来,只是zillion 分之一的理想状态之一。我记得有一个专题片
说了,模拟航天飞机最后没有解决什么问题,每次吹起来空气动力学的模型都不错。
我还没有理解这个生物学上unfolding 的意思。但也不可以因为什么大人物,大公司坐
台就羞于侃价。

【 在 chebyshev (......) 的大作中提到: 】
: https://www.nytimes.com/2021/07/22/technology/deepmind-ai-proteins-folding.
: html?smid=em-share
: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
: DeepMind has given 3-D structure to 350,000 proteins, including every one
: made by humans, promising a boon for medicine and drug design.
: Even before DeepMind began openly sharing its technology and data,
AlphaFold
:  was feeding a wide range of projects. University of Colorado researchers
: are using the technology to understand how bacteria like E. coli and
: salmonella develop a resistance to antibiotics, and to develop ways of
: combating this resistance. At the University of California, San Francisco,
: ...................



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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jul 28 03:24:32 2021, 美东)

你这段话真像是gpt-3生成的。


【 在 heteroclinic (asymptotically stable) 的大作中提到: 】
: 一般理工科学生不太善于辩论,尤其是国内工科背景出来,老师一开学,就讲你的设计
: 有问题你得去蹲巴黎子。一般把文档技术手册看的比较严重,讲有查手册技术规范的习
: 惯。而今日的敏捷状态实在令人不敢恭维。在普遍的技术可行性分析缺失之下,似乎工
: 程师只有fight or lose your career.
: 我且闲话短削,山东口音,你deep 不rai介,大概是龙口一带。
: 我首先看了一下这个海牛上短评,一看三D,书就笑了。
: 己方削(龙口口音),当年老巍和bug.g 吵架,拿出的背景的确很吓人,一个华街背景
: 高频交易,一个N。比如kernel bypassing啥,的确长了见识。今日回顾,bug.g 估计
: 写了不少大应用,kernel hardening 啥的可能都是别的人做的。老魏可能是学理科的
: ,不太清楚。我的依稀/意思,在本版的讨论,不可以全然割裂一个观点的经验背景,
: ...................



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netghost
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发信人: netghost (Up to Isomorphism), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jul 28 10:56:15 2021, 美东)

嗯,千萬不要認爲M$能賣出去的東西,你就能賣出去,實際上這兩者沒有任何關係。能
比得過M$的sales,除了Jobs沒有第二個,而且apple面對的是end user,基本上沒有可
比性。




【 在 guvest (我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
: My two cents:
: AI挂到cloud之下,是MSFT之前证明了的正确营收之路。Goog cloud
: 未来有可能超过搜索广告之收入。这件事主要是内部能弄清楚一定要软件的人
: 领导AI的人就可以。AI的人不如软件的人接触市场面广,反应速度快。
: 搞个新算法要好久。还是改AI的用法来的快,来的爽。
: 发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
: 标  题: Msft 的intelligent cloud营收超过windows, office了
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jul 19 19:30:29 2019, 美东)



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chebyshev
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发信人: chebyshev (......), 信区: Programming
标  题: Re: A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jul 28 11:02:25 2021, 美东)

那当然了。条件不是一回事。
【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: 嗯,千萬不要認爲M$能賣出去的東西,你就能賣出去,實際上這兩者沒有任何關係。能
: 比得過M$的sales,除了Jobs沒有第二個,而且apple面對的是end user,基本上沒有可
: 比性。



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