学界热点|DeepMind预测蛋白质3D形状；Neurl 2018首日精彩看点

2018 年 12 月 4 日 极市平台

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1、DeepMind重磅推出AlphaFold：基因序列预测蛋白质结构

近日，DeepMind携新模型AlphaFold参加了有“蛋白质折叠奥运会”之称的结构预测评估（CASP）竞赛，他们从43种蛋白质中准确预测出了25种蛋白质结构，击败了其他97个参赛团体，位列第一。

据了解，人体可以制造数以亿计的不同蛋白质，每种蛋白质的结构取决于它所含氨基酸的数量和类型。通常情况下，蛋白质具有最节能的形状，但它们会变得缠结或错误折叠，导致糖尿病、帕金森氏症和阿尔茨海默病等疾病。如果科学家能够学会从化学成分中预测蛋白质形状，他们就可以弄清楚致病原因，设计新的治疗方法。

为了构建AlphaFold，DeepMind在数千种已知的蛋白质上训练了一个神经网络，直到它可以预测单个氨基酸的3D结构。鉴于新蛋白质数量庞大，AlphaFold使用神经网络预测氨基酸对之间的距离，以及连接它们的化学键之间的角度，推广训练中所学的东西。

地址：https://www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins?CMP=share_btn_tw

参考来源：论智

2、Neurl 2018首日精彩看点

NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学术会议。今年为第32届会议，大会已于昨天12月3日在加拿大蒙特利尔开幕。

阿里巴巴霸气演示全中文demo

当地时间2号上午，在NeurIPS大会第一日，阿里巴巴iDST(数据科学与技术研究院)发布了其在语音识别领域的新进展，并且在演示开始前霸气表示：“我们所有演示demo都是中文的，不懂中文的听众估计没有办法感受到我们的创新点了。”成为首日大会热议话题之一。

谷歌联合NeurIPS发布“找新娘图片识别竞赛”

另一个首日大会的热议内容是谷歌，其发布了一场旨在提升图片识别包容度的“找新娘图像竞赛”。偏见（bias）一直是人工智能（AI）中一个公认的问题：在不具代表性的数据集上训练的模型往往不是公正的。要解决这个问题比你想象的要困难得多，特别是在图像分类任务中涉及社会问题的时候，例如种族歧视。

在近期一次测试中我们可以看到，Open Images数据集上训练的分类器标记的婚礼照片中，只将西方传统婚礼照片识别为“婚礼”、“仪式”，而对于东方或者其他族裔的传统婚礼照片，识别结果只是“人”。

为了解决这个问题，谷歌于9月推出了“包容性图像竞赛”，该竞赛挑战团队使用Open Images（一个公开提供的数据集，里面有北美和欧洲的900张标记图像）来训练AI系统。目前在Google的数据科学和机器学习社区门户网站Kaggle上可以找到这一数据集。

包容性图像竞赛的目标是激励参赛者开发图像分类器。为了编译可以评估提交的模型的多样化数据集，Google AI使用了一个应用程序。可以使用户在拍摄图片的时候，自动生成图片标签。然后将带标签的图片放入图像分类器。最后由人类团队验证（验证步骤是确保图像的标记是正确的）

本次竞赛由谷歌与NeurIPS会议合作举办，据统计，竞赛目前收到了来自100多名参与者的结果提交。谷歌大脑研究员Pallavi Baljekar在周日（12月2日）的一次会议上表示，第一年的比赛获胜者能够向更具包容性的系统迈出一小步。但前五种方法中只有一种成功地认出了印度新娘。很明显，还需要做更多的工作。

竞赛有两个阶段组成，第一阶段有400个团队参与，Google AI发布了不同的属性的32,000张图片，包括地理位置，标签分类等等。在第二阶段，Google从第一阶段和训练数据集中发布了100,000张具有不同标签和地理分布的图像。