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VantAI首发Neo-1原子生成AI模型震撼上线

时间:2025-04-14 10:07:21 369浏览 收藏

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《VantAI首发Neo-1原子生成式AI模型》,聊聊,我们一起来看看吧!

Neo-1:VantAI推出的革命性AI模型

Neo-1是VantAI公司研发的全球首个将从头分子生成和原子级结构预测相结合的AI模型。它在预测生物分子结构和生成全新分子方面表现卓越,尤其在设计新型治疗药物(例如分子胶)方面展现出巨大潜力。 Neo-1的多模态输入能力使其能够处理多种信息,包括部分序列、部分结构和实验数据,从而显著提升药物设计的效率和准确性。 结合VantAI的NeoLink平台,Neo-1利用交联质谱法生成的稀疏结构约束,构建完整的原子级分辨率结构,为结构生物学研究带来了突破性进展。

Neo-1— VantAI 推出的首个原子生成式AI模型Neo-1的核心功能:

  • 预测与生成一体化: Neo-1独树一帜地将从头分子生成和原子级结构预测功能融合,通过生成分子的潜在表示而非直接预测原子坐标,实现对生物分子结构的预测和全新分子的创造。
  • 多模态数据处理: Neo-1能够灵活地处理多种类型的数据输入,包括部分序列、部分结构和实验数据,增强了模型的适应性和应用范围。
  • 大规模模型训练: Neo-1是生物学领域基于扩散模型中规模最大的之一,利用数百个NVIDIA H100 GPU在结构和合成数据集上进行训练。
  • 定制化数据集和工具: Neo-1整合了VantAI自主研发的NeoLink数据集以及与NVIDIA合作开发的PINDER & PLINDER工具。

Neo-1的技术原理:

Neo-1将扩散过程从传统的坐标空间转移到潜在空间,从而在更平滑的序列和结构空间中进行推理。这种方法使其能够生成各种类型的全新分子(包括蛋白质、肽和小分子),并同时以原子级精度预测其结构。 模型的强大性能源于其大规模训练和定制数据集,以及VantAI和NVIDIA共同开发的工具。 Neo-1采用“粗到细”的生成策略,能够根据整体分子结构施加中间奖励,引导分子生成过程,并克服了传统自回归模型在生成过程中的灵活性不足。

Neo-1项目信息:

Neo-1的应用前景:

  • 分子胶药物设计: Neo-1能够针对复杂靶点设计分子胶等新型治疗药物,将研发周期从数年缩短至数周。
  • 蛋白质复合物结构预测: Neo-1可以预测多种生物分子复合物的结构,包括三元复合物、抗体-抗原相互作用和蛋白质-肽复合物。
  • NeoLink平台集成: 与NeoLink平台的结合,使得Neo-1能够利用交联质谱法数据构建完整的原子级分辨率结构。
  • 抗体发现: Neo-1支持从头理性抗体发现,能够利用部分抗体序列和抗原结构信息,预测VH抗体片段并生成部分CDRH3序列。

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