AlphaFold 3, Proteinlerin Ötesinde

AlphaFold’un önceki versiyonları sadece protein yapılarını tahmin ederken, AlphaFold 3 DNA, RNA ve ligand gibi daha küçük molekülleri de modelleyerek bilimsel kullanım alanını genişletiyor.

Yüzde 50 Daha İyi Tahmin Doğruluğu

DeepMind’e göre, AlphaFold 3 önceki modellere kıyasla tahmin doğruluğunda %50’lik bir iyileşme sağlayarak biyoloji alanında yapay zeka kullanımını önemli ölçüde ilerletiyor.

Yapay Zeka ve Biyoloji Entegrasyonu

DeepMind CEO’su Demis Hassabis, AlphaFold 3’ü “yapay zekanın biyolojiyi anlamak ve modellemek için kullanılması açısından atılmış bir adım” olarak tanımlıyor. Yapay zeka, biyolojik yapıları anlamak için önemli bir araç haline geliyor.

Yeni Modelin Çalışma Prensibi

AlphaFold 3, araştırmacıların birleştirmek istedikleri moleküllerin listesini girmesine izin veriyor ve ardından 3 boyutlu bir model oluşturmak için difüzyon yöntemini kullanıyor. Bu yöntem, yapay zeka görüntü oluşturucularının kullandığı Stable Diffusion gibi bir sistem ile benzerlik gösteriyor.

Google’ın Sorumluluk Anlayışı

Google, AlphaFold 3’ü bilim topluluğu ve politika liderleriyle işbirliği yaparak sorumlu bir şekilde dağıtmak için çaba sarf ettiğini belirtiyor. Şirket, yapay zeka modellerinin potansiyel tehditler konusunda bilgili olmak ve önlemler almak için çalışmalar yürütüyor.