Google DeepMind heeft meer dan twee miljoen kristalstructuren geïdentificeerd met zijn GNoME-tool (kunstmatige intelligentie, AI) als vervolg op zijn inspanningen van de afgelopen jaren op het gebied van eiwitsynthese. Als deze kristalstoffen bewezen worden, zouden ze getest kunnen worden in energietoepassingen, waaronder grondstoffen voor zonnecellen en speciale elektrische apparaten die geen weerstand hebben bij bepaalde temperaturen.
Van de ongeveer twee miljoen stoffen die DeepMind heeft ontdekt, zijn ze van plan er 381.000 beschikbaar te maken voor verdere tests. De AI-bevindingen komen overeen met de kennis die eerder is opgedaan door 800 jaar testen en experimenten.
DeepMind AI Crystal Research verlaagt drempel voor toegang
Het team had echter menselijk inzicht nodig om de stabiliteit van de chemische structuren van de AI te meten. In een artikel gepubliceerd in Nature zeiden de wetenschappers dat AI hielp om “dure trial-and-error” methoden te omzeilen.
Lees meer: Zal AI mensen vervangen?
Hun bevindingen worden al gebruikt door researchers van de University of California, Berkeley, en het Lawrence Berkeley National Laboratory. Naast zonne-energie en elektrische toepassingen kunnen de kristalstructuren worden gebruikt om computerchips te maken voor grote bedrijven als Nvidia en IBM. De Amerikaanse elektrotechnisch ingenieur Jack Kilby bouwde in 1958 de eerste computerchip op een siliciumkristal.
DeepMind gebruikte eerder AI om eiwitstructuren te creëren met nauwkeurigheid op atoomniveau. Biotechnologiebedrijven gebruiken de technologie voor vaccins en andere experimenten om medicijnen te ontdekken.
Lees meer: De 6 populairste kunstmatige intelligentie (AI) banen in 2023
De technologie kan helpen om het dure proces van laboratoriumsynthese te omzeilen, hoewel de medicijnen nog steeds klinische tests moeten ondergaan. Driedimensionale eiwit verwachting werd voor het eerst voorgesteld door C. B. Anfinsen, E. Haber, M. Sela, en F. H. White, Jr. in een National Academy of Sciences paper uit 1961.
Maar kan DeepMind moeilijke problemen oplossen?
De ontdekking van nieuwe kristalstructuren en eiwitten zijn belangrijke wetenschappelijke doorbraken. Maar zoals een scheikundedeskundige, Derek Lowe, opmerkt, kan DeepMind’s eiwittool geen wijs worden uit minder bekende eiwitgebieden die geen geordende structuur hebben. Hij stelt dat het kennen van een eiwitstructuur niet de belangrijkste uitdaging is bij het maken van medicijnen.
“De eiwitstructuur kan helpen bij het genereren van ideeën over welke verbindingen als volgende gemaakt moeten worden, maar misschien ook niet. Uiteindelijk gaat het om de echte getallen van het echte biologische systeem.”
Hij voegt eraan toe dat medicijnen eerder mislukken omdat researchers ze niet op de juiste manier gebruiken of als ze zich vreemd gedragen. Inzicht in de eiwitstructuur vermindert deze risico’s nauwelijks.
Heb jij iets te zeggen over kristal- of eiwitstructuren ontwikkeld door AI-bedrijf DeepMind, of iets anders? Schrijf ons of discussieer mee op ons Telegram-kanaal. Je kunt ons ook zien op TikTok, Facebook of X (Twitter).
Top cryptoplatformen in de VS | november 2023
Disclaimer
Alle informatie op onze website wordt te goeder trouw en uitsluitend voor algemene informatiedoeleinden gepubliceerd. Elke actie die de lezer onderneemt op basis van de informatie op onze website is strikt op eigen risico.
