Generatif yapay zeka modellerinin yetenekleri gelişmeye devam ettikçe, bu teknolojinin basit metin isteklerini hipergerçekçi görüntülere ve hatta uzatılmış video kliplere dönüştürebildiğini görmüş olmalısınız.
Son zamanlarda, generatif yapay zeka, kimyagerler ve biyologların statik molekülleri, yani proteinler ve DNA üzerinde çalışmalarını hızlandırmalarına yardımcı olma potansiyeli göstermiştir. Örneğin, AlphaFold moleküler yapıları tahmin edebilirken, MIT destekli “RFdiffusion” yeni proteinler tasarlamada yardımcı olabilir. Ancak, moleküllerin sürekli hareket ettiğini ve bu hareketlerin yeni proteinler ve ilaçlar tasarlarken önemli olduğunu unutmamak gerekir. Bu hareketleri bilgisayarda simüle etmek, moleküler dinamikler olarak bilinen bir teknikle oldukça maliyetli olabilir ve süper bilgisayarlarda milyarlarca zaman adımı gerektirebilir.
MDGen ile Davranışları Simüle Etmek
MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve Matematik Bölümü araştırmacıları, bu davranışları daha etkili bir şekilde simüle etmeye yönelik bir adım olarak önceki verilerden öğrenen bir generatif model geliştirmiştir. Ekip, “MDGen” adını verdikleri bu sistem, bir 3D molekülün bir karesini alarak sonraki karelerin nasıl olacağını bir video gibi simüle edebilir. Ayrıca ayrı stilleri bağlayabilir ve eksik kareleri doldurabilir. Moleküller üzerinde “oynat” düğmesine basarak, bu araç, kimyagerlerin yeni moleküller tasarlamasına ve kanser gibi hastalıklara yönelik ilaç prototiplerinin, etkilemeyi hedeflediği moleküler yapı ile nasıl etkileşeceğini incelemesine yardımcı olabilir.
Bir Paradigma Değişimi
Ekip liderlerinden Bowen Jing, MDGen’in bir erken kavramsal kanıt olduğunu, ancak heyecan verici bir araştırma yönünün başlangıcını temsil ettiğini belirtiyor. “İlk başlarda, generatif yapay zeka modelleri oldukça basit videolar üretiyordu, örneğin bir insan göz kırparken veya bir köpek kuyruğunu sallarken,” diyor Jing. “Şimdi ise, Sora veya Veo gibi harika modellerle karşı karşıyayız. Moleküler dünyada da benzer bir vizyon oluşturmayı umut ediyoruz, burada dinamik yollar videolar.”
Moleküler Dinamiklerde Küçük İlerlemeler
Deneylerde, Jing ve ekibi MDGen’in simülasyonlarının doğrudan fiziksel simülasyonlarla benzer olduğunu, ancak süreyi 10 ila 100 kat daha hızlı ürettiğini keşfetti. Model, 3D bir molekül karesini alıp sonraki 100 nanosegondan oluşan ardışık 10 nanosecond bloklar üreterek o süreyi tamamlayabiliyor. MDGen, hızlı bir süre içinde temel bir modelle karşılaştırılabilir doğrulukta videolar üretebiliyor.
MDGen, ayrıca, kenarları birbirine bağlayarak çalışmayı sağlayarak, düşük kare hızı olan bir hareket yolunu “upsample” yaparken, “inpaint” özelliği ile moleküllerin yapılarını ve silinmiş bilgilerini geri kazanabiliyor. Bu özellikler, araştırmacıların moleküllerin nasıl hareket etmesi gerektiğini tasarlamalarında kullanılabilir.
MDGen geleceğe umut veriyor
Araştırmacılar, MDGen’i molekül modellemeden proteinlerin zaman içinde nasıl değişeceğini tahmin etmeye genişletmeyi hedefliyor. “Şu an için oyun sistemleri kullanıyoruz,” diyor Stärk. “MDGen’in tahmin edici yeteneklerini artırmak için mevcut mimariden ve verilerden faydalanacağız.”
Şu anda MDGen, gözle görülemeyen moleküler değişiklikleri modellemede cesaret verici bir yol sunuyor. Kullanıcıların bu simülasyonları kullanarak kanser veya tüberküloz gibi hastalıklara yönelik ilaç prototiplerinin davranışlarını daha derinlemesine incelemesi mümkün olabilir.
Makine öğrenimi, bilime yeni bir ufuk açıyor
“Fiziksel simülasyondan öğrenen makine öğrenimi yöntemleri, bilim için yeni bir ufuk açıyor,” diyor MIT Simons Matematik Profesörü, CSAIL ana araştırmacısı ve makalenin kıdemli yazarlarından Bonnie Berger. “MDGen, bu iki alanı birleştiren çok yönlü bir modelleme çerçevesidir ve bu yöndeki ilk modellerimizi paylaşmaktan çok heyecanlıyız.”
MDGen, moleküler durumlar arasında gerçekçi geçiş yolları örnekleme zorluğunu çözmeyi amaçlıyor. Araştırmayı destekleyen kuruluşlar arasında Ulusal Genel Tıp Bilimleri Enstitüsü, ABD Enerji Bakanlığı ve Ulusal Bilim Vakfı gibi önemli kurumlar bulunmaktadır.