Python/ django

🔥 AlphaFold 3 — новейшая версия модели искусственного интеллекта на Python от DeepMind и Isomorphic Labs, предназначенная для предсказания структуры и взаимодействий биомолекул, таких как белки, ДНК, РНК и лекарственные вещества.

💡 AlphaFold 3 построена на усовершенствованной архитектуре предыдущей версии (AlphaFold 2) и показывает значительное улучшение точности — до 50% в предсказании взаимодействий различных типов молекул. Это открытие позволяет ученым моделировать сложные молекулярные комплексы для биологических исследований, разработки лекарств и новых методов лечения заболеваний.

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

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍20❤4🔥3😢1

www.tgoop.com/pythonl/4352

8.48K viewsNov 16, 2024 at 16:01

🔥 AlphaFold 3 — новейшая версия модели искусственного интеллекта на Python от DeepMind и Isomorphic Labs, предназначенная для предсказания структуры и взаимодействий биомолекул, таких как белки, ДНК, РНК и лекарственные вещества.

💡 AlphaFold 3 построена на усовершенствованной архитектуре предыдущей версии (AlphaFold 2) и показывает значительное улучшение точности — до 50% в предсказании взаимодействий различных типов молекул. Это открытие позволяет ученым моделировать сложные молекулярные комплексы для биологических исследований, разработки лекарств и новых методов лечения заболеваний.

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

@pythonl