学界热点|DeepMind预测蛋白质3D形状;Neurl 2018首日精彩看点

2018 年 12 月 4 日 极市平台

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1、DeepMind重磅推出AlphaFold:基因序列预测蛋白质结构


近日,DeepMind携新模型AlphaFold参加了有“蛋白质折叠奥运会”之称的结构预测评估(CASP)竞赛,他们从43种蛋白质中准确预测出了25种蛋白质结构,击败了其他97个参赛团体,位列第一。

据了解,人体可以制造数以亿计的不同蛋白质,每种蛋白质的结构取决于它所含氨基酸的数量和类型。通常情况下,蛋白质具有最节能的形状,但它们会变得缠结或错误折叠,导致糖尿病、帕金森氏症和阿尔茨海默病等疾病。如果科学家能够学会从化学成分中预测蛋白质形状,他们就可以弄清楚致病原因,设计新的治疗方法。

为了构建AlphaFold,DeepMind在数千种已知的蛋白质上训练了一个神经网络,直到它可以预测单个氨基酸的3D结构。鉴于新蛋白质数量庞大,AlphaFold使用神经网络预测氨基酸对之间的距离,以及连接它们的化学键之间的角度,推广训练中所学的东西。

地址:https://www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins?CMP=share_btn_tw

参考来源:论智


2、Neurl 2018首日精彩看点


NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学术会议。今年为第32届会议,大会已于昨天12月3日在加拿大蒙特利尔开幕。


  • 阿里巴巴霸气演示全中文demo

当地时间2号上午,在NeurIPS大会第一日,阿里巴巴iDST(数据科学与技术研究院)发布了其在语音识别领域的新进展,并且在演示开始前霸气表示:“我们所有演示demo都是中文的,不懂中文的听众估计没有办法感受到我们的创新点了。”成为首日大会热议话题之一。



  • 谷歌联合NeurIPS发布“找新娘图片识别竞赛”

另一个首日大会的热议内容是谷歌,其发布了一场旨在提升图片识别包容度的“找新娘图像竞赛”。偏见(bias)一直是人工智能(AI)中一个公认的问题:在不具代表性的数据集上训练的模型往往不是公正的。要解决这个问题比你想象的要困难得多,特别是在图像分类任务中涉及社会问题的时候,例如种族歧视。


在近期一次测试中我们可以看到,Open Images数据集上训练的分类器标记的婚礼照片中,只将西方传统婚礼照片识别为“婚礼”、“仪式”,而对于东方或者其他族裔的传统婚礼照片,识别结果只是“人”。



为了解决这个问题,谷歌于9月推出了“包容性图像竞赛”,该竞赛挑战团队使用Open Images(一个公开提供的数据集,里面有北美和欧洲的900张标记图像)来训练AI系统。目前在Google的数据科学和机器学习社区门户网站Kaggle上可以找到这一数据集。


包容性图像竞赛的目标是激励参赛者开发图像分类器。为了编译可以评估提交的模型的多样化数据集,Google AI使用了一个应用程序。可以使用户在拍摄图片的时候,自动生成图片标签。然后将带标签的图片放入图像分类器。最后由人类团队验证(验证步骤是确保图像的标记是正确的)


本次竞赛由谷歌与NeurIPS会议合作举办,据统计,竞赛目前收到了来自100多名参与者的结果提交。谷歌大脑研究员Pallavi Baljekar在周日(12月2日)的一次会议上表示,第一年的比赛获胜者能够向更具包容性的系统迈出一小步。但前五种方法中只有一种成功地认出了印度新娘。很明显,还需要做更多的工作。


竞赛有两个阶段组成,第一阶段有400个团队参与,Google AI发布了不同的属性的32,000张图片,包括地理位置,标签分类等等。在第二阶段,Google从第一阶段和训练数据集中发布了100,000张具有不同标签和地理分布的图像。



前三个团队综合使用了网络和数据增强技术,他们设计的AI系统在第一阶段和第二阶段都保持相对较高的准确性。


Baljekar说:“即使使用小型,多样化的数据集,也可以提高无标签目标分类的性能。”


谷歌人工智能团队称,12月7日,在此竞赛的基础上,将发布包含500,000张图片的数据集。


本次大会还将继续进行一周,期待后续精彩内容~

参考来源:大数据文摘





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