Google Rilis AlphaFold 3, AI untuk Prediksi Struktur Biomolekul
Kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan (AI) terus melaju dengan pesat. Kali ini, giliran Google DeepMind dan Isomorphic Labs yang mencuri perhatian dengan peluncuran AlphaFold 3. Teknologi AlphaFold 3 merupakan model AI mutakhir yang mampu memprediksi struktur dan cara molekul-molekul penyusun makhluk hidup saling berinteraksi dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Melalui kemampuannya dalam memodelkan molekul kompleks seperti protein, DNA, RNA, hingga molekul kecil yang kerap dijumpai pada obat-obatan, AlphaFold 3 diharapkan dapat mengubah pemahaman kita tentang dunia biologi.
Dalam penelitian yang diterbitkan di jurnal Nature, tim di balik AlphaFold 3 mengungkapkan bahwa model ini memiliki akurasi setidaknya 50 persen lebih tinggi dibandingkan metode prediksi sebelumnya. Bahkan untuk kategori interaksi tertentu, akurasi AlphaFold 3 mencapai dua kali lipat lebih baik. Terobosan ini membuka peluang besar untuk mengembangkan obat-obatan baru, serta melakukan penemuan di bidang pertanian, material biorenewable, dan genomik. Penasaran dengan cara kerja dan potensi manfaat Alphafold 3 dari Google ini? Yuk simak saja artikel ini sampai habis.
1. Rahasia di balik kemampuan AlphaFold 3
Di balik kecanggihan AlphaFold 3, tersimpan sebuah arsitektur AI mutakhir yang dinamakan Evoformer. Teknologi ini merupakan lanjutan dari sistem yang menjadi landasan keberhasilan pendahulunya, AlphaFold 2. Setelah memproses daftar molekul yang diinputkan, AlphaFold 3 kemudian merakit prediksi struktur menggunakan teknik yang disebut jaringan difusi. Jaringan difusi bekerja dengan cara yang mirip seperti generator gambar AI, di mana proses dimulai dari sekumpulan atom yang secara bertahap membentuk struktur molekul akhir yang paling akurat.
Melansir blog resmi Google, salah satu kemampuan mengagumkan AlphaFold 3 adalah akurasinya dalam memprediksi interaksi obat, seperti ikatan antara protein dengan ligan (molekul kecil) dan antibodi. Kemampuan ini sangat penting untuk memahami respons imun tubuh manusia dan merancang antibodi baru sebagai terapi di masa depan. Pada uji coba PoseBusters, AlphaFold 3 terbukti 50 persen lebih akurat dibandingkan metode fisika tradisional, tanpa memerlukan input informasi struktural. Ini menjadikan AlphaFold 3 sebagai sistem AI pertama yang melampaui performa alat berbasis fisika dalam memprediksi struktur biomolekul.
2. Aplikasi AlphaFold 3 dalam penelitian dan penemuan obat
Untuk berbagi manfaat AlphaFold 3 dengan komunitas peneliti di seluruh dunia, Google DeepMind meluncurkan AlphaFold Server. AlphaFold Server merupakan platform penelitian gratis yang menyediakan akses Alphafold 3. Melalui antarmuka yang mudah digunakan, para ilmuwan dapat memanfaatkan kemampuan model ini untuk memodelkan struktur biomolekul hanya dengan beberapa klik saja.
AlphaFold Server membuka peluang bagi para peneliti yang selama ini terkendala oleh keterbatasan sumber daya komputasi besar dan keahlian machine learning. Dengan menghilangkan hambatan tersebut, platform ini memungkinkan para ilmuwan untuk mempercepat alur kerja penelitian mereka. Pendekatan semacam ini diharapkan dapat mendorong lebih banyak inovasi di berbagai bidang seperti pengembangan obat, pangan, serta memperdalam pemahaman kita tentang penyakit genetik.
3. Google wanti-wanti penyalahgunaan AlphaFold 3
Di balik layar, Isomorphic Labs, sebuah perusahaan penemuan obat yang didirikan oleh CEO DeepMind, Demis Hassabis telah memanfaatkan AlphaFold 3 untuk proyek internal mereka. Isomorphic Labs juga berkolaborasi dengan mitra industri farmasi. Dengan mengombinasikan AlphaFold 3 dan model AI pelengkap lainnya, Isomorphic Labs berharap dapat mempercepat proses desain obat sekaligus membuka peluang untuk menyasar target penyakit yang sebelumnya sulit untuk dijangkau.
Meskipun membawa potensi manfaat, DeepMind dan Google menyadari pentingnya mengembangkan teknologi AI seperti AlphaFold 3 dengan cara yang bertanggung jawab. Dalam mempersiapkan peluncuran model ini, mereka telah melibatkan lebih dari 50 ahli dari berbagai bidang seperti keamanan hayati, penelitian, dan industri. Upaya ini bertujuan untuk memahami kapabilitas AlphaFold 3 serta memitigasi risiko potensial penyalahgunaannya. Pasalnya, AI ini dapat dimanfaatkan aktor jahat untuk merancang patogen atau racun berbahaya. Semoga kehadiran Alphafold 3 ini dapat memberi sumbangsih positif untuk kemajuan sains umat manusia ya!
