AlphaFold의 최근 업데이트

Google DeepMind의 AlphaFold는 몇 년 전에 처음 발표되었을 때 많은 놀라움을 주었던 연구입니다. 이쪽 분야는 잘 모르다 보니 그동안 크게 관심을 두지는 않았었는데요, 며칠 전에 AlphaFold의 업데이트 내용이 DeepMind 블로그에 올라왔습니다.


https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/


AlphaFold 가 처음 공개된 이후, AlphaFold2가 발표되었고 그 이후로 AlphaFold Multier, AlphaFold 2.3 등으로 불리는 몇가지 추가 내용이 공개되었다고 하고 이번에 공개한 AlphaFold 버전은 AlphaFold-Latest라고 부르고 있습니다.


내용에 자세하게 무엇을 개선했는지는 잘 안나와 있습니다만, 핵심은 성능이 많이 개선된 점이라고 합니다. 그래서 Protein Data Bank (PDB)에 있는 거의 대부분의 분자들을 예측할 수 있다고 합니다. 저는 이쪽 분야는 잘 모르다보니 어떠한 impact가 있는지 잘 모르겠지만, 내용만 읽어봐서는 큰 도움이 되지 않을까 생각이 드네요.


앞으로 이런 다양한 과학 분야에 대해서도 AI/ML 기술들이 앞으로 많이 활용되지 않을까 라는 생각이 듭니다.


A glimpse of the next generation of AlphaFold

Google DeepMind

A glimpse of the next generation of AlphaFold

다음 내용이 궁금하다면?

또는

이미 회원이신가요?

2023년 11월 5일 오후 2:15

댓글 0

    함께 읽은 게시물

    나는 가끔 조합형 한글의 아름다움에 대해 생각한다.


    그 아름다움은 단순히 예쁜 글꼴이나 정갈한 종이 위의 자소 배열에서 끝나지 않는다. 진짜 매력은, 정밀한 정보 구조와 이산 수학적 규칙성 속에 숨어 있다.


    ... 더 보기

    데이터 분석가를 꿈꾸는 취준생의 고민

    최근 몇일간 취준생분들 및 현업자분들과 멘토링을 진행하면서 가장 많이 받았던 질문에 대해 공유하고자 합니다. 👦 취준생 기업들이 최근 지원자에게 데이터 역량 또는 관련 스킬을 요구하는 경우가 많은데요. 데이터 리차드님이 추천하는 단기간에 데이터 분석 능력을 키울수 있는 방법이 있나요? 👨 데이터 리차드 저는 스스로 기획하는 데이터 프로젝트를 추천드리고 싶습니다. 데이터 프로젝트는 실제로 데이터 분석이 어떻게 진행되는지를 파악하는데 매우 도움이 되는 경험입니다. 실제로 분석을 해보고 인사이트를 찾아낸... 더 보기

    👋 LLM 활용에 도움이 되는 가이드 모음

    ✅️Prompting Guide 101 by Google : https://lnkd.in/d8UwPWeN

    ... 더 보기

     • 

    저장 7 • 조회 521


    리트코드 102. Binary Tree Level Order Traver

    ... 더 보기

    Binary Tree Level Order Traversal | 알고달레

    알고달레

    Binary Tree Level Order Traversal | 알고달레

    [성장하는 데이터 분석가에게 필요한 3가지 마인드셋] 3

    지난 시간에 이어서 데이터 분석가가 성장하기 위해 필요한 3가지 마인드셋(Mindset)에 대해 이야기해보고자 합니다. 여기서 마인드셋(Mindset)은 하나의 가치관 또는 사고 방식이라고 이해하셔도 좋을 것 같습니다. 성장하는 데이터 분석가는 1. 분석적 사고(Analytical mindset) 2. 문제-해결 논리(Problem-solving logic) 3. 의사소통 능력(Communicational skill) 이 3가지를 갖추어야 합니다. 그럼 마지막, 의사소통 능력에 대해 이야기 해볼까요? [3] 의사소통 데이터 분석가는 의미가 분명하지 않은 데이터를 의미가 분명한 인사이트로 바꾸는 탐험가입니다. 기업이 나아가야할 미래의 방향, 평소에 놓치고 있던 고객의 행동 패턴, 여러 공정 과정에서 발견되는 이상현상, 그리고 그 외에도 발생하는 다양한 현상을 찾아내어 수면위로 끄집어 올리죠. 그렇지만 데이터 분석의 가장 큰 장애물이 하나 남아 있습니다. 내가 공들여서 찾아낸 데이터 분석의 결과물은 다른 사람들의 눈에 1. 크게 중요하지 않거나 2. 의미가 분명하지 않거나 3. 또는 이해할수 없는 경우들이 많기 때문이죠. 이 ... 더 보기