Почувствуй себя рибосомой. Как устроен современный дизайн белков
Привет! Это Маша Синдеева, научный сотрудник группы дизайна белков AIRI. Основное направление нашей группы — это разработка ИИ‑моделей для задач, связанных с дизайном белков.В этом посте я постараюсь рассказать о том, что такое белки, как устроен процесс их дизайна, и как с этим может помочь наша новая статья AFToolkit: a framework for molecular modeling of proteins with AlphaFold‑derived representations, которая вышла в журнале Briefings in Bioinformatics, и которую мы написали вместе с ребятами из группы органической химии AIRI.
Лето, наука, Томск: о школе «Лето с AIRI» 2025
Привет, Хабр. Меня зовут Анастасия Янке, я учусь на 2 курсе на направлении «Информатика и вычислительная техника» в Высшей Школе Экономики. Недавно я вернулась из Томска, где принимала участие в летней школе AIRI по искусственному интеллекту, которая прошла на базе ТГУ. Накопленные там эмоции и впечатления побудили меня рассказать о том, как это было. Ну, а если после прочтения вам тоже захочется принять участие в школе в следующем году, в конце вас ждёт несколько советов по тому, как увеличить свои шансы попасть туда. Приятного чтения!
Галлюцинации и многообразия. Зачем искусственному интеллекту многомерные миры
Сейчас на Хабре много пишут о галлюцинировании нейронных сетей и больших языковых моделей в частности. Хорошим введением в эту тему, написанным с философских позиций, мне представляется текст уважаемого Дэна Рычковского @DZRobo «Когда ИИ закрывает глаза: путешествие между воображением и галлюцинациями». Базовое техническое погружение в тему вы найдёте в статье уважаемой @toppal «Причины возникновения галлюцинаций LLM», это перевод академической статьи
Как машинное обучение приручает хаос биологических данных
Вы когда-нибудь задумывались, сколько тайн скрыто в миллиардах генетических последовательностей, данных о белках и эпигенетических механизмах? А теперь представьте, как алгоритмы преобразуют этот хаос в логичные и работающие модели.Не так давно алгоритмы в биоинформатике собирались вручную. Сегодня, благодаря машинному обучению, они адаптируются, обучаясь на предоставленных данных, вычленяют низкоуровневые закономерности и формируют абстрактные представления.Главные направления биоинформатикиЗадачи, которые стоят перед биоинформатикой, можно разделить на три основные категории:
Глубокое обучение в науке вредно без глубокой проверки фактов
Глубокое обучение гламурно и ажиотажно. Если обучить трансформер (современную языковую модель) на датасете из 22 миллионов ферментов, а затем использовать его для прогнозирования функции 450 неизвестных ферментов, то можно опубликовать свои результаты Nature Communications (уважаемом научном издании). Вашу статью прочитают 22 тысяч раз и она будет в верхних 5% из всех результатов исследований по оценке Altmetric (рейтингу внимания к онлайн-статьям).
Обзор недавно выпущенной модели Evo для анализа геномных данных
Давайте представим, что вы начинающий или опытный биоинформатик, или "простой смертный", который хочет углубиться в анализ биологических данных. Спойлер: биоинформатики тоже смертные! Зачастую, не у каждого хватает ценного времени на проверку огромных последовательностей геномных данных, будь то поиск различных мутаций или прогнозирование структуры белков на основе последовательности аминокислот.Но не переживайте, в этом вам поможет искусственный интеллект
Когда «тихая» ДНК громче гена: как избыточная ДНК регулирует экспрессию, ничего не делая
Мир биоинформатики полон загадок: что такое избыточная ДНК, почему она занимает половину генома, и как это вообще работает? Кому-то может показаться, что некодирующая ДНК — это просто «балласт», но на деле это, как если бы в вашем коде была сложная инфраструктура, которая отвечает за оптимизацию и поддержание всей системы.Сегодня мы с вами разберёмся, как эта загадочная некодирующая ДНК умудряется контролировать экспрессию генов, ничего при этом не кодируя. А чтобы вы не заскучали, добавим капельку Python, ведь кода много не бывает!Избыточная ДНК: что это такое?
Путь к Интеллекту. Шаг первый. Общая картина
В статье делается попытка понять, что такое Интеллект и объяснить простым языком принципы его построения и реализации. Понятие «Интеллект» генерирует туман даже в головах умных людей. Как правило, все понимают Интеллект так, чтобы он «мыслил как человек». Имея ввиду формальную сторону мышления. Но человек может мыслить не только формально (логически), а еще и эмоционально, а так же абстрактно (не путать с логическим), а еще и сенсорными ощущениями (конкретно).
