Demis Hasabis, PDG d’Alphabet, Google Research Group DeepMind, lors de la conférence Google Future of Go en Chine le 23 mai 2017

Londres – DeepMind, société appartenant à Alphabet, a développé un programme d’intelligence artificielle capable de prédire avec précision la structure dans laquelle les protéines seront repliées en quelques jours, résolvant un «grand défi» vieux de 50 ans qui pourrait ouvrir la voie à une meilleure compréhension de la maladie et de la découverte de médicaments

Chaque cellule vivante contient des milliers de protéines différentes qui la maintiennent en vie et en bonne santé Il est important de prédire la forme sous laquelle la protéine se replie, car elle détermine sa fonction et presque toutes les maladies, y compris le cancer et la démence, sont liées au fonctionnement des protéines

« Les protéines sont les structures les plus belles et les plus merveilleuses et être capable de prédire exactement dans quel sens vous pliez est vraiment très difficile et a occupé beaucoup de gens pendant de nombreuses années », a déclaré le professeur Janet Thornton de l’Institut européen de bioinformatique.

Le système d’IA « AlphaFold » du laboratoire de recherche britannique DeepMind a été inscrit à un concours organisé par un groupe appelé CASP (Critical Evaluation of Structure Prediction). Il s’agit d’une organisation communautaire expérimentale dont la mission est d’accélérer les solutions à un problème: Comment calculer la structure 3D des molécules de protéines

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Le CASP, qui surveille les progrès dans le domaine depuis 25 ans, compare les soumissions à des concours à un «standard d’or expérimental». Lundi, il a déclaré que le système AlphaFold de DeepMind avait atteint des niveaux de précision inégalés dans la prédiction de la structure des protéines.

«DeepMind a fait un bond en avant», a déclaré le président du CASP, le professeur John Molt, lors d’un appel à la presse avant l’annonce, «Un grand défi informatique de 50 ans a été en grande partie résolu»

Molt a ajouté qu’il y a « des implications importantes pour la conception de médicaments » et dans le nouveau domaine émergent de la conception de protéines.

Avec environ 1000 employés et presque aucun revenu, DeepMind est devenue une entreprise coûteuse pour Alphabet (la société mère de Google), mais elle est devenue un pionnier dans la course mondiale à l’IA avec Facebook AI Research, Microsoft et OpenAI

Demis Hasabis, co-fondateur et PDG de DeepMind, a déclaré dans l’appel: «La vision ultime de DeepMind a toujours été de créer une IA générale, puis de l’utiliser pour nous aider à mieux comprendre le monde qui nous entoure en accélérant considérablement le rythme des découvertes scientifiques.»

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La société, que Google a achetée pour 600 millions de dollars en 2014, est surtout connue pour avoir créé des systèmes d’intelligence artificielle capables d’exécuter des jeux comme Space Invaders et l’ancien jeu de société chinois Go, mais il a toujours dit qu’il souhaitait avoir un plus grand impact scientifique.

«Les jeux sont un excellent terrain de test pour développer et tester efficacement des algorithmes génériques qui, nous l’espérons, se déplaceront un jour dans des domaines du monde réel tels que les problèmes scientifiques», a déclaré Hassabis. « Nous pensons qu’AlphaFold est la première preuve de cette thèse. Ces algorithmes sont maintenant suffisamment matures et robustes pour être applicables à des problèmes scientifiques vraiment difficiles.

DeepMind a également participé au concours CASP pour le repliement des protéines en 2018 alors que ses résultats à l’époque étaient impressionnants, John Gamper, président d’AlphaFold chez DeepMind, a déclaré que l’équipe savait qu’elle produisait en quelque sorte quelque chose qui était « très biologiquement pertinent ou compétitif avec l’expérience »

Cependant, la compétition de cette année n’a pas été simple, et Jumper a déclaré que DeepMind a passé trois mois sans aucun progrès. « Allons-nous rester là et nous inquiéter si nous manquons de données? » Il a dit

Même à l’approche de la date limite de la compétition, Jumper et son équipe craignaient toujours de faire des erreurs. « Il peut toujours y avoir une erreur en infiltrant les systèmes d’apprentissage automatique », a-t-il déclaré.

Mais leurs efforts semblent avoir porté leurs fruits. « Nous pensons vraiment que nous avons construit un système qui fournit des informations valides et exploitables aux biologistes expérimentaux », a-t-il déclaré. «  La raison pour laquelle une structure existe est de comprendre quelque chose sur le monde naturel et de poser plus de questions Nous pensons avoir créé un système qui aidera vraiment les gens à faire cela »

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Actualités – FR – DeepMind résout le « grand défi » du repliement des protéines à l’aide d’AlphaFold AI – Reuters

Source: https://news-24.fr/deepmind-resout-le-grand-defi-du-repliement-des-proteines-avec-alphafold-ai/

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