MG3Net AI Petakan 31 Juta Materi Yang Tidak Diketahui

MG3Net AI Petakan 31 Juta Materi Yang Tidak Diketahui

Sekarang Saya Tahu Teknologi AI . MG3Net mungkin bisa di kualifikasi sebagai artisan yang merevolusi ilmu pengetahuan dan materi seperti halnya Alphafold untuk urusan menegtahui Protein. .

Ilmuwan ingin tahu perubahan dan transformasi-transformasi alam yang bersumber pada sebuah benda tetapi secara terbatas. Dengan tujuan penelitian fundamental misalnya tentang sifat, struktur dan titik asal zat. Ilmuwan mengambil manfaat dari investigasi ini. Baik untuk kehidupan sehari-hari umat manusia ataupun untuk melacak dan mengerti materi didalam dalam semesta.

Karena beragamnya ilmu yang terkait dengannya, untuk memahami sebuah materi, Kita harus mempelajari sifat-sifat dari berbagai disiplin dan keahlian spesialis dari berbagai bidangnya.

Teknologi AI telah menghasilkan keajaiban saat bekerja melaui detil yang rumit dibandingkan dengan komputansi otak manusia. Kemajuan spektakuler dalam penelitian fundamental. Misalnya, AlphaFold, algoritme DeepMind; keduanya telah sepenuhnya merevolusi kehidupan sehari-hari para spesialis dengan menawarkan database besar struktur 3D protein manusia.

Sekarang, para peneliti ilmu materi terus mencari cara untuk memulai hal baru dalam bidangnya dengan bantuan AI. Menggunakan kecepatan dan kualitas yang cocok seperti halnya AlphaFold.

AlphaFold mengandalkan konsep penelitian terbuka sejauh yang ia mampu. IA memiliki struktur universal yang bekerja di perangkat berbeda dan melakukan penelitian keluaran sebagai produknya. Kita telah melihat berkah AlphaFold: Artinya, tidak perlu lagi membuat sertifikasi atau membuat platform sendiri.

Ada baiknya memahami bahwa AI dapat berfungsi sebagai alat untuk menemukan cara-cara baru dan alternatif. Dengan demikian, terbuka pula kemungkinan untuk menguji sistem, atau pelaksanaan yang sedang dipelajari. Untuk melihatlah di mana kita akan sampai dengan penggunaan AI.

Dan hal ini yang dilakukan oleh tim dari University of California di San Diego dengan MG3Net. Tujuannya adalah membuat sebuah katalog bahan yang khusus. Semua informasi yang didapatkan ada di sIni hanya saja mereka belum pernah diketahui secara pasti dan karena itu semuanya akan tetap hipotetis.

Pada kenyataannya, bahkan para penulis studi ilmiah mengungkapkan referensi dengan AlphaFold secara eksplisit. Oleh karena itu, kita dipertemukan dengan “ materi AlphaFold ” yang sebenarnya, berdasarkan pikiran Shyue Ping Ong, salah satu penulis studi tersebut.

MG3Net Dan 31 Juta Materi Dalam Peta Baru

Selama pembangunan aplikasi MG3Netini, para peneliti berusaha membuat sebuah data Proyek Material (PM) besar. Pengembangan ini berasal dari proyek penelitian untuk mendeskripsikan semua sifat materi.

Saat kita membuka informasi ini. Kita akan kehilangan semua pengetahuan dan taktik yang bisa membantu untuk kinerja atau penemuan-penemuan besar. Membayangkan bagaimana segala cara berkembang pada informasi ini terkadang mengambil waktu lama dan pengorbanan yang tidak sedikit.

Semua data ini disimpan dalam sepasang database yang disebut matterverse.ai. Data ini adalah sumber daya yang bisa memberikan bantuan yang luar biasa. Bahan hipotesis ini tidak akan berguna secara praktis. Tetapi katalog ini bisa menampung mutiara langka dengan sifat yang sangat menarik saat situasi tertentu.

Potensi dari penelitian menjadi besar dan penting

Penelitian-penelitian tersebut mengidentifikasi berbagai masalah yang potensial terjadi, sehingga pelaksanaan program atau ketentuan dapat disusun sebelum terjadi.

Apabila peneliti membutuhkan bahan yang memiliki sifat tertentu, mereka dapat menemukan contoh yang relatif mirip. Dengan mengacu atau dengan sedikit menggunakannya, ia bisa berjalan terus. Walaupun eksplorasi tidak selalu mudah, ini akan banyak berjalan dengan sangat konkret.

Menurutnya, tahapan terakhir analisa baterai Li-ion misalnya adalah memprediksi jalur difusi li. Semakin cepat, semakin cepat dapat dimuat dan dibongkar. Namun, M3GNet dapat digunakan untuk memprediksi konduktivitas litium suatu material dengan akurasi yang baik,” ujar Ong.

Semua ini adalah puncak es. Secara teori, dengan memasang alat ini kita bisa menghilangkan sebagian besar tantangan-puncaknya eksplorasi berpeluang tinggi. ” Kita percaya bahwa MG3Net adalah alat transformatif yang akan mampu memperluas kemampuan untuk mengeksplorasi kimiawi dan struktur material baru. Terakhir, ia mendukung semua hak-hak akademik, penelitian sebagai bagian reward atas ketekunan di bidang teknologi “, ujar Ong.

Selain mengandalkan waktu dan pengalaman, sekarang kita punya semua layanan digital yang tepat. Tidak hanya keuntungan. Profit berdampak pada sebuah area tertentu, yang dengannya akan memberikan inspirasi baru untuk penelitian atau industri.

Karena MG3Net begitu berpotensi, menarik untuk mengikuti evolusi atau perkembangannya. Beberapa tahun ke depan alat ini secara radikal akan dapat merubah cara kerja pemroses ilmu materi.

Apa itu AlphaFold?

<img decoding=
MG3Net AI Petakan 31 Juta Materi Yang Tidak Diketahui

Program AlphaFold ini dilengkapi dengan algoritma objek kedua yang lebih baik dan mempertajam prediksi struktur protein. Program AI ini dirancang sebagai sistem belajar pendekatan mendalam.

Perangkat lunak AlphaFold AI berdiri dengan dua versi utama. Programnya tampil pada peringkat pertama dari daftar peringkat Impact Factor (IF) pada bulan Desember 2018. Tim penelitinya yang menggunakannya mendapatkan berbagai prediksi struktur yang benar seperti struktur protein dengan urutan yang bertemu dan salinan molekul yang sama. Kemudian oleh penyelenggara kompetisi, dimana tidak tersedia struktur template untuk kelas protein tertentu.

Dalam kompetisi CASP yang menghitung nilai GDT, sebuah tim AlphaFold 2 (2020) mencapai angka skors yang jauh lebih tinggi. Skornya di atas 90 untuk sekitar dua pertiga protein dalam uji jarak global (GDT) CASP. Sebuah ujian yang mengukur sejauh mana struktur prediksi program komputasi serupa dengan struktur yang ditentukan percobaan laboratorium, dengan 100 menjadi pasangan yang lengkap, dengan batas jarak yang digunakan sebagai acuan untuk menghitung GDT.

Hasil AlphaFold 2 di CASP diproyeksikan sebagai “mempesona” dan “menggugah.” Beberapa peneliti mengakui bahwa prediksinya tidak cukup tinggi untuk dapat memenuhi ketentuan, tetapi hasilnya tidak secara utuh menghidarkan mekanisme atau aturan pelipatan protein untuk masalah pelipatan dianggap terpecahkan. Namun demikian, ada rasa bangga pada kemampuannya itu.

Sebuah arsip publikasi diterbitkan beberapa minggu menjelang AlphaFold 2. Terjemahan Indonesia: pada 15 Juli 2021, penelitian AlphaFold 2 dipublikasikan oleh journal Nature sebagai lanjutan publikasi bersama dengan perangkat lunak sumber terbuka dan basis data proteom spesies yang tumbuh dan dapat dijajal.

Teknologi

Meta Superkomputer Untuk Mengembangkan Metaverse

NFT Di Instagram, Sekarang, Kreator Bisa Jual Beli

Hari Ini 26 Oktober

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More