谷歌 DeepMind 专利校正卵白质想象，开启 AI 原子级精度新期间

IT之家 12 月 7 日音书，科技媒体 marktechpost 昨日（12 月 6 日）发布博文，报说念称谷歌公司获批新专利，推出基于全原子表征扩散模子的顶端卵白质想象系统，兑现了前所未有的精度和成果，为生物时期和制药科学领域带来创新性冲突。

该专利编号为 WO2024240774A1，全称名为《在全原子表征上运行的卵白质想象扩散模子》（PROTEIN DESIGN USING DIFFUSION MODELS OPERATING ON FULL ATOM REPRESENTATIONS）。

把柄 DeepMind 的专利刻画，该系统冲突性地整合了先进神经收罗和基于扩散的秩序，兑现了原子级卵白质想象，比拟传统秩序分步进行结构量度和序列优化，新系统将两者谐和到单次前向传递中，简化经由，教授成果。

该系统的中枢是全原子表征惩处，主要承袭“废弃式空间位置”（throw-away spatial positions）好意思妙惩处原子级数据，精确终局每个卵白质残基内的原子，幸免了传统相位机制的复杂性。

该系统的另一项创新，是谐和了结构-序列量度，在单次前向传递中整合结构和序列量度，显赫教授诡计成果和简化实际经由。

此外，该系统鸠合基于策画分子结构信息的条款去噪过程，兑现具有特定功能和鸠合特质的卵白质定制化想象决策。

整套系统由扩散模子系统、原子终局框架和集成系统三部分构成，总共运作机制如下：

第一阶段为生成含噪声分子数据，鸠合策画分子信息，并用临时位置运鼎新未使用的原子数据空间位置。

第二阶段去噪过程开头，通过迭代优化徐徐缩小噪声并动态优化原子位置，整合结构-序列量度，减少诡计冗余。

终末，生成优化后的高精度卵白质结构，考据序列准确性，并进行质地查验，确保最终想象的结构走漏性。

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