Apple представляет нейросети SimpleFold для предсказания структуры белков, эффективнее AlphaFold2

Apple выпустили семейство открытых нейросетей для предсказания структуры белков SimpleFold Самая крупная SimpleFold 3B достигает примерно 95 производительности Google AlphaFold2 на стандартных тестах но эффективнее в 22 раза А сопоставимая с AlphaFold2 модель на 100 млн параметров эффективнее в 400 с лишним раз при сохранении до 88 производительности В отличие от AlphaFold2 модель от Apple почти полностью построена на стандартных трансформерных блоках по сути повторяя архитектуру обычной языковой модели Разработчики полагают что такой подход позволит создавать унифицированные биомодели

Apple представила AI модель для предсказания структуры белков SimpleFold До сих пор лидером в этой области оставалась AlphaFold от Google DeepMind Но у нее есть минус она требует огромных затрат на вычисления SimpleFold делает ставку на более лёгкий подход вместо сложных архитектур используется метод знакомый по генерации картинок и 3D моделей Самая крупная модель SimpleFold 3B показала 95 производительности Google AlphaFold2 в стандартных тестах При этом она работает в 22 раза эффективнее Apple подчёркивает что это только первый шаг но уже сейчас SimpleFold даёт шанс ускорить исследования в медицине и создании новых материалов сделав предсказания белков дешевле и доступнее arxiv org abs 2509 18480v1

Apple представила SimpleFold ИИ для предсказания структуры белков Конкурент знаменитой AlphaFold от Google SimpleFold работает в 22 раза быстрее флагмана Google показывая при этом 95 его точности Главное отличие модель запускается на обычном MacBook Pro и требует минимум ресурсов Раньше анализ белков был дорогим и медленным процессом Теперь исследователи смогут делать это массово и доступно Технология ускорит разработку новых лекарств поможет создать устойчивые биоматериалы и приблизит персонализированную медицину Подписывайся на ГлавХак YouFast VPN AML бот Шерлок