Đối với ngành nghiên cứu sinh học thì suốt hơn nửa thế kỉ qua cấu trúc protein luôn là bài toán không thể hoá giải hết được. Khả năng con người có hạn và dù đã có nhiều công trình dốc sức nghiên cứu nhưng vì sự phức tạp của chuỗi cuộn gập mà người ta không thể đưa ra kết luận chính xác. Nhưng đến nay đã khác, với việc ứng dụng AI vào dự án của mình, công ty DeepMind đã tìm ra lời giải thành công cho việc dự đoán chính xác cấu trúc protein. Bằng hệ thống AlphaFold, đây được coi là bước tiến quan trọng của công ty này trong quá trình phát triển mạnh mẽ. Đồng thời, nó cũng là đóng góp to lớn trong việc lý giải chính xác hơn các loại bệnh tật và thuốc men.
Đột phá của hệ thống AI về dự đoán cấu trúc của protein
Trong bài phát biểu khi nhận giải Nobel Hóa học vào năm 1972. Christian Anfinsen nhấn mạnh rằng “nên xác định đầy đủ cấu trúc của trình tự axit amin của protein”. Chính giả thuyết này đã khơi gợi cho một nhiệm vụ kéo dài 5 thập kỷ để dự đoán cấu trúc 3D của protein.
Những dòng thuật toán khéo léo và đầy sức mạnh của AlphaFold giúp ta hiểu protein cuộn gập như thế nào. Công ty DeepMind vừa phát triển thành công phần mềm trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán chính xác cấu trúc của protein sau quá trình cuộn gập. Giải được thử thách lớn ngáng đường khoa học suốt 50 năm nay. Ta có thể hiểu rõ hơn về các loại bệnh tật cũng như thuốc men giúp con người chống lại chúng.
Trong mọi sinh vật sống, ta có thể đếm ra hàng ngàn protein. Giúp duy trì sự sống cũng như trạng thái khỏe khoắn của tế bào. Dự đoán được hình dạng của protein sau cuộn gập, ta hoàn toàn có thể xác định được chức năng của chúng. Hầu hết các bệnh, bao gồm cả ung thư và mất trí nhớ. Đều có liên quan tới chức năng hoạt động của protein. “Protein là cấu trúc đẹp tuyệt trần bậc nhất. Và khả năng dự đoán được cách thức chúng cuộn lại vẫn làm khó rất nhiều nhà nghiên cứu trong nhiều năm qua”. Giáo sư Dame Janet Thornton tới từ Viện Tin sinh học Châu Âu nói với báo giới qua điện thoại.
Bước nhảy vọt của DeepMind với hệ thống AlphaFold
Hệ thống AI có tên AlphaFold của DeepMind tham gia tranh tài tại một cuộc thi. Do nhóm Đánh giá Phê bình Khả năng dự đoán Cấu trúc (CASP) tổ chức. Đây là hoạt động cộng đồng với sứ mệnh tìm ra giải pháp tính toán thành công cấu trúc 3 chiều của phân tử protein. CASP đã theo dõi tiến trình phát triển của hoạt động xây dựng cấu trúc protein suốt 25 năm nay. Và đến hôm nay, họ mới có dịp hồ hởi đưa khẳng định. Hệ thống AlphaFold của DeepMind dự đoán được cấu trúc protein với độ chính xác chưa từng có.
“DeepMind đã nhảy vọt về phía trước”, giáo sư John Moult, chủ tịch CASP, nhận định. “Một phần lớn của thử thách tồn tại suốt 50 năm trong ngành khoa học máy tính đã được giải thành công”. Ông Moult hồ hởi về những triển vọng mà hệ thống AlphaFold sẽ đem lại cho ngành dược phẩm. Cũng như lĩnh vực thiết kế protein mới hình thành cách đây không lâu.
Với số lượng nhân viên lên tới gần 1.000 và không làm ra được đồng doanh thu nào. Có thể nói DeepMind là cái lò đốt tiền của công ty mẹ Alphabet. Tuy vậy, từ ngày tên tuổi DeepMind lan rộng với hàng loạt thành tựu. Họ đã trở thành một trong những công ty dẫn đầu trong cuộc đua chế tạo trí tuệ nhân tạo. Song hành cùng những cái tên lớn như AI Research của Facebook, Microsoft và OpenAI.
Sự phát triển của DeepMind với những bước tiến AI
Demis Hassabis, đồng sáng lập và cũng là giám đốc điều hành DeepMind phát biểu. “Mục tiêu lớn nhất của DeepMind bấy lâu nay vẫn là tạo ra một hệ thống AI bao quát. Và dùng chúng để giúp ta hiểu hơn về thế giới xung quanh. Thông qua khả năng tăng tốc độ khám phá khoa học”.
Năm 2014, Google mua lại DeepMind với giá 600 triệu USD. Danh tiếng DeepMind vang ngày một xa với những đột phá lớn, liên tục lập những dấu mốc của “vượt xa khả năng con người”: chúng đã có thể đả bại những người chơi bậc nhất trong cờ vây và trong cả game chiến thuật StarCraft 2. Tuy nhiên, những màn trình diễn kia chỉ phô diễn sức mạnh của DeepMind chứ hệ thống AI này không phải là công cụ giải trí. Google bỏ tiền triệu ra đầu tư là để DeepMind tạo nên những đột phá khoa học.
“Trò chơi điện tử là lĩnh vực rất hay để chứng tỏ khả năng, để phát triển. Và thử nghiệm thuật toán chung một cách hiệu quả và chúng tôi mong rằng sau này. Nó có thể tham gia vào những khía cạnh đời sống. Đơn cử như các vấn đề hóc búa trong khoa học”, CEO Hassabis nói. “Chúng tôi cảm thấy rằng AlphaFold là bằng chứng đầu tiên chứng minh luận điểm đó. Những thuật toán này đang đủ trưởng thành và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề khoa học”.
