AlphaFold
Carlos Outeiral, CASP14: what Google DeepMind’s AlphaFold 2 really achieved, and what it means for protein folding, biology and bioinformatics, Oxford Protein Informatics Group. (3 December)
Mohammed AlQuraishi, AlphaFold2 @ CASP14: "It feels like one’s child has left home." (blog), 8 December 2020
AlphaFold(アルファフォールド)は、タンパク質の構造予測を実行するGoogleのDeepMindによって開発された人工知能プログラムである。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている。
AIソフトウェア「AlphaFold」は、2つの主要バージョンで注目されている。研究者チームはAlphaFold 1 (2018年) を使用して、2018年12月に開催された「第13回 タンパク質構造予測精密評価 (CASP)」の総合ランキングで1位を獲得した。このプログラムは、部分的に類似した配列を持つタンパク質から既存のテンプレート構造(英語版)が利用できない、競技会主催者によって最も難しいと評価されたターゲットの最も正確な構造を予測することに特に成功した。チームは、AlphaFold 2 (2020年) を使用して、2020年11月のCASPコンテストに参加した。チームは、他のどのグループよりもはるかに高い精度を達成した。
AlphaFoldの2020年度版についての論文は2021年7月15日にNature誌から発表された。そのアルゴリズムはSupplementary Fileに非常に詳細に記述されている。さらに、その構造推論部分のPythonでの実装コードが同時にGitHubにて公開された。DeepMindは、タンパク質の配列と構造の公開リポジトリから17万以上のタンパク質を対象にプログラムを訓練したことで知られている。このプログラムでは、注意ネットワーク(英語版)の一形態を利用しており、AIアルゴリズムに大きな問題の一部を解かせ、それを部品にして全体的な解決策を得ることに焦点を当てた深層学習手法である。全体的なトレーニングは、100~200 GPUの処理能力で行われた。このハードウェア上でシステムを訓練するのには「数週間」かかり、その後、プログラムが構造ごとに収束するまでには「数日」かかるという。