AI của DeepMind giải thành công phần lớn cấu trúc protein, giúp ta hiểu rõ cả bệnh tật lẫn thuốc thang

Những dòng thuật toán khéo léo và đầy sức mạnh của AlphaFold giúp ta hiểu protein cuộn gập như thế nào.

Công ty DeepMind vừa phát triển thành công phần mềm trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán chính xác cấu trúc của protein sau quá trình cuộn gập. Giải được thử thách lớn ngáng đường khoa học suốt 50 năm nay, ta có thể hiểu rõ hơn về các loại bệnh tật cũng như thuốc men giúp con người chống lại chúng. 

Trong mọi sinh vật sống, ta có thể đếm ra hàng ngàn protein giúp duy trì sự sống cũng như trạng thái khỏe khoắn của tế bào. Dự đoán được hình dạng của protein sau cuộn gập, ta hoàn toàn có thể xác định được chức năng của chúng. Hầu hết các bệnh, bao gồm cả ung thư và mất trí nhớ, đều có liên quan tới chức năng hoạt động của protein. 

“Protein là cấu trúc đẹp tuyệt trần bậc nhất, và khả năng dự đoán được cách thức chúng cuộn lại vẫn làm khó rất nhiều nhà nghiên cứu trong nhiều năm qua”, giáo sư Dame Janet Thornton tới từ Viện Tin sinh học Châu Âu nói với báo giới qua điện thoại.

Ta có thể phân tích ra chức năng của protein dựa trên hình ảnh 3D của chúng. Đây là hình ảnh cấu trúc protein do DeepMind tạo ra.

Hệ thống AI có tên AlphaFold của DeepMind tham gia tranh tài tại một cuộc thi do nhóm Đánh giá Phê bình Khả năng dự đoán Cấu trúc (CASP) tổ chức. Đây là hoạt động cộng đồng với sứ mệnh tìm ra giải pháp tính toán thành công cấu trúc 3 chiều của phân tử protein. CASP đã theo dõi tiến trình phát triển của hoạt động xây dựng cấu trúc protein suốt 25 năm nay, và đến hôm nay, họ mới có dịp hồ hởi đưa khẳng định: hệ thống AlphaFold của DeepMind dự đoán được cấu trúc protein với độ chính xác chưa từng có.

“DeepMind đã nhảy vọt về phía trước”, giáo sư John Moult, chủ tịch CASP, nhận định. “Một phần lớn của thử thách tồn tại suốt 50 năm trong ngành khoa học máy tính đã được giải thành công”. Ông Moult hồ hởi về những triển vọng mà hệ thống AlphaFold sẽ đem lại cho ngành dược phẩm cũng như lĩnh vực thiết kế protein mới hình thành cách đây không lâu.

Với số lượng nhân viên lên tới gần 1.000 và không làm ra được đồng doanh thu nào, có thể nói DeepMind là cái lò đốt tiền của công ty mẹ Alphabet. Tuy vậy, từ ngày tên tuổi DeepMind lan rộng với hàng loạt thành tựu, họ đã trở thành một trong những công ty dẫn đầu trong cuộc đua chế tạo trí tuệ nhân tạo, song hành cùng những cái tên lớn như AI Research của Facebook, Microsoft và OpenAI.

Demis Hassabis, đồng sáng lập và cũng là giám đốc điều hành DeepMind phát biểu: “Mục tiêu lớn nhất của DeepMind bấy lâu nay vẫn là tạo ra một hệ thống AI bao quát, và dùng chúng để giúp ta hiểu hơn về thế giới xung quanh thông qua khả năng tăng tốc độ khám phá khoa học”.

CEO Demis Hassabis của DeepMind.

Năm 2014, Google mua lại DeepMind với giá 600 triệu USD. Danh tiếng DeepMind vang ngày một xa với những đột phá lớn, liên tục lập những dấu mốc của “vượt xa khả năng con người”: chúng đã có thể đả bại những người chơi bậc nhất trong cờ vây và trong cả game chiến thuật StarCraft 2. Tuy nhiên, những màn trình diễn kia chỉ phô diễn sức mạnh của DeepMind chứ hệ thống AI này không phải là công cụ giải trí. Google bỏ tiền triệu ra đầu tư là để DeepMind tạo nên những đột phá khoa học.

“Trò chơi điện tử là lĩnh vực rất hay để chứng tỏ khả năng, để phát triển và thử nghiệm thuật toán chung một cách hiệu quả và chúng tôi mong rằng sau này, nó có thể tham gia vào những khía cạnh đời sống, đơn cử như các vấn đề hóc búa trong khoa học”, CEO Hassabis nói. “Chúng tôi cảm thấy rằng AlphaFold là bằng chứng đầu tiên chứng minh luận điểm đó. Những thuật toán này đang đủ trưởng thành và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề khoa học”.

• Những địa điểm cực dị và bí ẩn chỉ được thế giới biết đến kể từ khi... Google Maps ra đời
• Phát hiện kiểu ăn no nê nhưng vẫn... giảm cân
• Quả cầu phát sáng khổng lồ bay qua trời Nhật Bản

Từ khóa liên quan:

hệ thống AI

trí tuệ nhân tạo

AI của DeepMind

cấu trúc của protein

hệ thống AlphaFold

Dame Janet Thornton

John Moult

Demis Hassabis

Loading...