[일반] 알파폴드가 단백질구조 해명했다는 거 말야

[익명(tasjas4444)]

알파폴드가 예측한 구조가 정확한지 아니면 바드마냥 그럴 듯하게 구라치는 건지 어케 구분함??

[익명(182.209)]

인류는 그걸 전부 확인할 역량이 없음 당장 기존 연구방법론으론 단백질 하나당 10년이 걸리는 판에

[익명(tasjas4444)]

역시인가......

[YorushiKanyewest(yorushika12)]

네이처 성님들이 증?명 해줄걸

[익명(218.237)]

보통 문제 푸는것보다 정답인지 확인하는 게 훨씬 쉽잖아 저것도 그렇겠지 머

[익명(218.144)]

인공지능을 어떻게 쓰는거냐면. 정답이 있는 학습 데이터를 인공지능에 집어넣음. 그리고 잘 맞추면 얘 써도 되겠다~ 이렇게 됨. 알파폴드는 단백질 예측이고, 아마 지금까지 인류가 밝혀낸 게 수십만개쯤 되던가. 그 수십만개로 학습하고 정답률 압도적으로 높으면 그 모델의 예측을 신뢰하고 쓰게됨. 그러니까 네 말처럼 틀릴 수 있지. 확인이 안 됨. 물론, 예측한 대로 단백질 만들거나 성질 예측해서 적용했더니 잘 되더라. 이럼 쓰는거고. 그래서, 전에 알파폴드의 예측 결과는 확인이 안 되는거니까 개선할 부분이 많다는 논문이었나. 기사였나 특갤에도 올라온 적 있었을겨.

[익명(tasjas4444)]

알파폴드도 블랙박스 문제가 발목을 잡는가 보구나 흠...

[익명(218.144)]

음....발목 잡는 정도는 아닐거임. 대충 듣기론, 단백질 구조 하나 밝혀내는 걸로 박사 논문을 쓸 수도 있다 카더라. 그정도로 명확하거나 일반적인 방법이 없는 상황에서, 아마도 강화학습 했을텐데 90%라도 얼추 맞는 구조를 알려주는 모델이 나온거니까. 게임끝! 이정도는 아니어도, 연구 자체에는 엄청 도움이 되지 않을까 싶음. 그냥, 뭐랄까. 유튜브 추천시스템도 머신러닝 써서 한걸텐데, 뭐 잘 맞을때도 있고 가끔 성능 떨어질 수도 있잖아. 근데 또 발전시키면 되는거고, 어짜피 딥러닝이면 데이터 많아질수록 성능 좋아짐. 알파폴드 써서 연구자들이 단백질 구조 더 많이 잘 예측해내면 정답이 많아지니까 알파폴드도 개선 되지 않을까 싶음.