Kunstig intelligens knuser verdens førende forskere i biologi-konkurrence

Først slog computeren os i arkadespil. Så brætspil. Og nu har Googles kunstige intelligens også vundet over forskere i prestigefyldt konkurrence.

Alpha hedder den - verdens fremmeste kunstige intelligens, udviklet af Googles kunstige intelligens-laboratorie Deepmind i London. Den regnes for verdens fremmeste, fordi den i forskellige skikkelser har overgået menneskets formåen i en række discipliner de seneste par år.

Først lavede de computeren AlphaGo, som knuste al modstand i brætspillet Go, et spil som ellers var regnet for at være for svært for computere at regne ud - der er mange flere mulige træk end i eksempelvis skak.

Allerede nu, få år efter AlphaGos første optræden studerer Go-stormestre verden over computerens taktikker, som var hidtil usete, på trods af at Go er et spil med over 2.000 år på bagen.

Alpha vinder igen

Men nu har Alpha fået endnu en karriere.

Den er nu gået fra at være alle brætspilleres nemesis til at blive molekylærbiologers bedste ven. I skikkelse af AlphaFold hjælper den nu forskere med at forudsige proteiners form.

Og som sædvanligt har computeren nærmest med det samme leveret overmenneskelige resultater.

AlphaFold vandt sin kategori ved det store proteinfoldningsmesterskab CASP, som går ud på bedst at kunne udregne et ukendt proteins struktur.

- Deltagerne skal prøve at få et computerprogram til at gætte den rette struktur kun ud fra aminosyresekvensen. Så går alle forskningsgrupperne i gang med at prøve at gætte med deres egne algoritmer, siger Bjørn Pedersen, adjunkt ved Institut for Molekylær Biologi og Genetik på Aarhus Universitet.

Løser kroppens mysterier

Ligesom det er umuligt for et menneske at overskue de mange mulige træk i et spil go, eller et spil skak, så kan det være lige så umuligt at forudsige, hvordan et protein folder.

I dag ved vi, at det er sammensætningen og rækkefølgen af proteinets aminosyrer, der afgør, hvordan det folder.

- Det hele handler i sidste ende om, at vi skal finde ud af, hvordan proteinerne virker. Og første skridt på vejen er at finde ud af, hvordan de ser ud, siger Bjørn Pedersen.

Hvis vi kan forudsige foldningen, kan vi åbne op for at lære proteinerne bedre at kende og i sidste ende få bedre muligheder for blandt andet at kurere sygdomme som Alzheimers og Parkinsons.

Maskinen overskuer det hele på en gang

Et protein kan bestå af tusindvis af aminosyrer, der er kædet sammen som perler på en snor. Hver enkelt aminosyre påvirker, hvordan det samlede protein folder. Vi kan godt finde ud af hvilke aminosyrer, et protein består af, og i hvilken rækkefølge de sidder.

Men det er en meget sværere opgave at udregne modellen af det færdige protein kun ud fra listen af aminosyrer. Hver enkelt af de over hundredvis af aminosyrer, et protein består af, kan påvirke proteinets endelige form, så der er ufattelig mange kombinationer.

Men det er her, AlphaFold kan vise en vej frem.

AlphaFolds skabere har vist den kunstige intelligens en hel række kendte proteiners ingredienslister og ladet den kigge på strukturerne, som også er kendte.

Ud fra det, har AlphaFold selv lavet en algoritme for, hvordan sammensætningen af aminosyrer påvirker proteinets endelige form.

Computeren skal derudover også finde den mindst energikrævende form, da det er sådan naturen selv finder formerne på proteiner.

Alpha er begrænset af mennesket

Ved at køre AlphaFolds algoritme "modsat", kan man få den kunstige intelligens til at gætte på et proteins form kun ved at fodre den ingredienslisten.

Og det er AlphaFold altså en af de bedste til i verden. Men det er ikke alle udfordringer, der er løst.

AlphaFolds arbejde er baseret på eksisterende modeller, og de har muligvis nogle indbyggede begrænsninger, der gør, at computeren aldrig kan lave et gæt, der er 100% korrekt.

AlphaFold kan ikke levere resultater, der bedre udregner proteinets form, end de overordnede regler og modeller, computeren bliver fodret med. Men den rigtig god til at finde den bedste løsning inden for de regler.

- Det er oplagt at bruge kunstig intelligens til den her opgave, og det er positivt at se, at Google har fået gode resultater så hurtigt, siger Bjørn Pedersen og fortsætter:

- Der er stadig lang vej til, at vi kan genskabe formen på alle proteiner kun ud fra sammensætningen af aminosyrer. AlphaFold læner sig op ad de matematiske modeller, vi har, som forudsiger, hvordan proteiner folder. Og der er stadig masser af plads til forbedring i de modeller, siger han.

Facebook
Twitter