अल्फाफोल्ड 3: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल

अल्फाफोल्ड क्या है ?

• गूगल के डीपमाइंड द्वारा वर्ष 2018 में विकसित एक AI-टूल, जो यह पूर्वानुमान लगाता है कि प्रोटीन कैसे फोल्ड होती हैं?
  • यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक वैज्ञानिकों को मानव शरीर में कोशिकाओं को चलाने वाले सूक्ष्म तंत्र के व्यवहार को समझने में मदद करती है।
• प्रोटीन फोल्डिंग समस्या का समाधान: वर्ष 2020 में जारी अल्फाफोल्ड के प्रारंभिक संस्करण ने ‘प्रोटीन फोल्डिंग समस्या’ को सफलतापूर्वक हल कर दिया।
  • प्रत्येक प्रोटीन अमीनो एसिड नामक छोटे बिल्डिंग ब्लॉक्स की एक शृंखला से निर्मित होता है, जिसमें प्रोटीन को एकल अनुक्रम से मुड़ी हुई, कार्यात्मक 3D संरचना में बदलने की सारी जानकारी शामिल है।

अल्फाफोल्ड 3

• इसे अल्फाफोल्ड 2 की नींव पर बनाया गया है एवं इसने अमीनो एसिड संरचना से प्रोटीन की 3D संरचना का पूर्वानुमान करके, वर्ष 2020 में प्रोटीन संरचना पूर्वानुमान में एक मौलिक सफलता हासिल की है।
• यह प्रोटीन से आगे बढ़कर जीवित कोशिकाओं में अन्य जैव-अणुओं जैसे DNA, RNA और छोटे अणुओं  के साथ प्रोटीन की अंतःक्रिया के बारे में सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है।
• महत्त्व: यह DNA सहित अन्य सूक्ष्म जैविक तंत्रों के व्यवहार का पूर्वानुमान लगा  सकता है, जहाँ शरीर आनुवंशिक जानकारी संगृहीत करता है एवं RNA, जो DNA से प्रोटीन तक जानकारी स्थानांतरित करता है।
• यह संभावित रूप से नई दवाओं एवं टीकों के निर्माण को सुव्यवस्थित करने में मदद करेगा।

मूल अल्फाफोल्ड: इसे प्रोटीन डाटा बैंक में मौजूद हजारों अनुक्रमों और प्रोटीन संरचनाओं पर प्रशिक्षित किया गया था। यह एक विशाल प्रोटीन भंडार है, जहाँ वैज्ञानिक प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित प्रोटीन संरचनाएँ प्रस्तुत करते हैं। अपने पूर्ववर्तियों के विपरीत: अल्फाफोल्ड 3 एक प्रसार मॉडल का उपयोग करता है, जिसका उपयोग इमेज-जनरेटिंग सॉफ्टवेयर भी करता है।  यह मॉडल पहले प्रोटीन संरचनाओं पर प्रशिक्षण देकर, डेटा में नॉइज (Noise) जोड़कर, और फिर उसे डी-नॉइज (De-noise) करने का प्रयास करके कार्य करता है।  इस तरह, मॉडल एक नॉइजी स्ट्रक्चर (Noisy Structure) से वास्तविक प्रोटीन संरचना तक वापस जाने में सक्षम हो जाता है।  यह आर्किटेक्चर अल्फाफोल्ड 3 को बहुत बड़े इनपुट डेटासेट को सँभालने में भी मदद करता है।

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