斯坦福博士图解AlphaFold 3：超多细节+可视化还原ML工程师眼中的AF3

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文章摘要

【关键词】 AlphaFold 3、人工智能、生物制药、机器学习、结构预测

AlphaFold 3是由谷歌DeepMind开发的人工智能模型，它在生物学和制药领域产生了重大影响，具有潜在的数千亿美元商业价值。AlphaFold 3的工作原理复杂，斯坦福大学的两位博士生Elana Simon和Jake Silberg通过图解方式对其进行了详细的解释，使得机器学习工程师能够更容易理解其技术实现。

AlphaFold 3的架构主要包括输入准备、表征学习和结构预测三部分。输入准备阶段，模型将蛋白质序列和其他分子转换成六个张量，包括token级单一表征、token级配对表征、原子级单一表征、原子级配对表征、MSA表征和模板表征。这一阶段包括tokenization、检索、创建原子级表征、更新原子级表征和原子级到token级集成等步骤。

在tokenization过程中，AlphaFold 3引入了额外的token以处理非标准氨基酸、核苷酸和其他分子类型。检索步骤类似于语言模型中的检索增强生成，模型会检索与输入序列相似的序列和相关结构作为附加输入。创建原子级表征阶段，模型提取所有原子级特征，并计算每个氨基酸、核苷酸和配体的参考构象。

表征学习部分是模型的主干，目标是改进token级别的单一或成对张量的初始化表示。这一部分包括模板模块、MSA模块和Pairformer。模板模块使用模板更新张量，MSA模块同时改进MSA表征和配对表征，Pairformer使用三角注意力更新张量。

结构预测阶段，模型使用条件扩散进行结构预测。扩散过程分为从token到原子、回到token、再回到原子三个步骤。模型根据输入序列的多个表征来调整预测，并使用注意力机制更新原子坐标和序列信息的token级表征。

AlphaFold 3的模型架构与前代模型相比，最大的不同在于预测目标的不同。AlphaFold 3不仅能预测单个蛋白质序列或蛋白质复合物的结构，还能预测蛋白质与其他物质的复合结构，仅根据序列信息。此外，AlphaFold 3在技术上的实现还包括了更复杂的输入类型和特征表示，以及tokenization机制。

作者Elana Simon和Jake Silberg通过图解的方式，将AlphaFold 3的复杂架构和工作原理进行了详细的解释，使得机器学习工程师能够更容易地理解其技术实现。他们的图解不仅涵盖了AlphaFold 3的主要架构，还提供了关于损失函数和训练细节的补充信息。此外，作者还将AlphaFold 3与更广泛的机器学习趋势相关联，如检索增强生成、Pair-Bias注意力机制、自监督训练等，为读者提供了更深入的视角。

Elana Simon和Jake Silberg都是斯坦福大学的博士生，他们在机器学习和生物学交叉领域有着丰富的研究经验。通过他们的图解，AlphaFold 3的工作原理和模型架构得以清晰地呈现，为机器学习工程师和生物学家提供了宝贵的参考。