Biyolojideki 50 Yıllık Gizemi Yapay Zeka Çözdü

Google’ın yapay zeka şirketi DeepMind, bilim insanlarının 50 yıldır üstünde çalıştıkları konu olan, bir proteinin nasıl benzersiz bir üç boyutlu şekle katlandığını büyük ölçüde çözdüklerini açıkladı.

Google’ın DeepMind tarafından geliştirilen ve protein yapısının tahminlerini gerçekleştiren bir yapay zeka programı olan AlphaFold dikkat bazlı yapay sinir ağlarını kullanıyor. Güçlü makinelerle, haftalarca eğitilen AlphaFold onlarca yıldır varolan bu probleme getirdiği çözüm önerisiyle çığır açmaya çok yakın. Biyoloji ve tıp çalışmalarını oldukça hızlandırabilecek bu keşif, varolan hastalıklara yeni tedavi yöntemleri getirmekten hücre biyolojisine, aşı çalışmalarından genetiğe kadar birçok alanda hızlıca yol alınabilmesini sağlayacağı için dünyada büyük bir yankı uyandırdı.

50 Yıldır Çözülmeye Çalışılıyor

Yaşam için en önemli bileşenlerden biri olan proteinle aminoasit zincirlerinden oluşuyor. Bir proteinin yaptığı iş ise, büyük oranda ona özel 3 boyutlu yapısına bağlı oluyor. İşte bu aminoasit zincirlerinin nasıl katlanıp 3 boyutlu hale geldiğiyse biyoloji biliminin 50 yıldır çözmeye çalıştığı en büyük problemlerden biri. Yıllardır geliştirilmeye çalışılan modellerle birlikte, bu katlanma bilgisini elde etmek için nükleer manyetik rezonans veya X-ışını kristalografisi gibi pahalı, uzun ve hummalı bir süreç gerekiyordu. 1 boyutlu bu aminoasit bilgisinin, 3 boyutlu moleküllere hangi şekillerde katlandığını bu pahalı ve zorlayıcı süreçlerle bulmak yerine hesaplayarak elde etmeye çalışmak fikri, araştırmacıları uzun zamandır meşgul ediyordu. Ancak bir proteinin tahmini 10^300 kadar farklı konfigürasyona sahip olması, bu problemi zorlaştırıyordu.
1994 yılında, Prof. John Moult ve Krzysztof Fidelis, CASP’ı kurdu. CASP, belirli proteinleri seçip bu proteinlerin 3 boyutlu yapısıyla ilgili araştırmayı gizli tutarak, araştırmacılardan bu proteinin 3 boyutlu yapısıyla ilgili tahmin hesaplamalarını ve modellerini alıyordu. 0-100 arası bir puanlaması olan testten, 90 üzeri alan model “deneysel sonuçlarla yarışabilecek kadar iyi” olarak tanımlanıyor.
2012 ve 2014’te en iyi sonucun 30’lar mertebesinde olduğu, 2018’de ise ancak 40’a ulaşan en iyi sonuç, bu sene AlphaFold tarafından 92.4 olarak güncellendi.

BAĞLANTILI HABERLER
Yapay Zeka Teknolojileri Daha Adil Olabilir mi?
Google AI’dan 3 Boyutta Nesne Algılama İçin Yeni Veri Kümesi
39. TRAI Meet-Up’ında Yapay Zeka’nın Üretime Etkisi Konuşuldu
Atakan Erbas

Recent Posts

TRAI Meet-Up #105’te Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka Ele Alındı

TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…

1 hafta ago

Yapay Zekanın Kararlarını Anlamak: Peki Ama Neden?

Yapay Zeka projelerinde ilk bakılan şey çoğu zaman performanstır. Doğruluk oranı kaç, F1 skoru ne…

2 hafta ago

Üretim ve Enerji Sektörlerinde Yapay Zeka Gündemi TRAI Çalışma Grubu’nda Ele Alındı

TRAI Yapay Zeka Üretim ve Enerji Çalışma Grubu çevrim içi toplantısı, 6 Mayıs’ta 148 katılımcıyla…

2 hafta ago

Yapay Zeka Girişimlerinde Yeni Eşik: Demo değil, Gerçek İş Etkisi

CB Insights, dünyanın en umut vadeden erken aşama yapay zeka şirketlerini belirlediği AI 100 2026…

2 hafta ago

TRAI Ekosistemi’ne Katılan 25 Yeni Girişimle Tanışın!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…

3 hafta ago

Girişim Ekosisteminde Stratejik Nefes Darlığı

TRAI Ekosistem Direktörümüz Betül Kübra Ekinci, Türkiye girişimcilik ekosisteminde erken exit tartışmasını değerlendirirken, bu tabloyu…

4 hafta ago