AlphaFold 3: новая система моделирования структуры белков.
AlphaFold 3 — конвейер логического вывода системы ИИ, разработанной Google DeepMind, которая произвела революцию в области прогнозирования структуры белков.
Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON , содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.
Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/input.md) и выходным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/output.md) данным системы, решению известных проблем (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/known_issues.md), настройкам производительности (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/performance.md) и установке с последующим запуском с помощью Docker (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/installation.md).
Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.
⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки (https://forms.gle/svvpY4u2jsHEwWYS6) в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.
⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3» (https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w).
⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0
🟡Техотчет (https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w)
🟡Demo (https://alphafoldserver.com/welcome)
🖥GitHub (https://github.com/google-deepmind/alphafold3)