AlphaFold
Nature、Science、MIT Technology Review、New Scientistなどの科学専門紙のニュース記事だけでなく、Fortune、The Economist、Bloomberg、Der Spiegel、The Spectatorなどの一般的なニュースサービスや週刊誌のほか、主要な全国紙でも広く取り上げられた。ロンドンのTimes紙では、この記事を一面トップの写真付きで掲載し、さらに2ページの内部報道と社説を掲載した。頻繁に取り上げられていたテーマは、構成アミノ酸配列に基づいてタンパク質の構造を正確に予測する能力は、高度な創薬の加速や病気の理解の向上など、ライフサイエンスの分野で様々なメリットが期待されているというものである。このイベントについての記事を書いたMIT Technology Reviewは、「AIは50年前の生物学の壮大な課題を解決した」と述べている。同じ記事では、AIアルゴリズムは「原子の幅の範囲内でタンパク質の形状を予測できる」と記している。
AlphaFoldの中心となるのは、2つの64アミノ酸フラグメントから計算された入力特徴に対応する次元64×64×128の表現を処理する220個の残差ブロック(英語: residual blocks)を持つ非常に深い残差ニューラルネットワーク(英語版)として実装された距離マップ予測器である。各残差ブロックは、3×3の拡張畳み込み層を含む3つの層を持ち、ブロックは値1、2、4、8の拡張を繰り返す。モデルは合計で2100万個のパラメータを持っている。ネットワークは、異なるソースからの進化的プロファイル(英語版)や共進化特徴(英語: co-evolution features)を含む、1次元と2次元の入力を組み合わせて使用する。距離の非常にきめ細いヒストグラム形式の距離マップとともに、AlphaFoldは、初期の予測3D構造を作成するために使用される各残基のΦとΨ角を予測する。AlphaFoldの著者は、モデルの深さ、その大きなクロップサイズ、約29,000個のタンパク質からなる大規模なトレーニングセット、最新の深層学習技術、そして予測された距離ヒストグラムから得られる情報の豊富さが、AlphaFoldが高い接触マップ予測精度を達成するのに役立っていると結論付けている。