Новая система построена на механизме непрерывной Гауссовой диффузии (использование гауссовского шума для постепенного его добавления к данным, а затем модель учится обращать этот процесс вспять и возвращать данные в исходное состояние — прим.), что делает ее в 100 раз компактнее существующих аналогов, при этом превосходит их эффективность.
Как правило, ИИ-модели требуют огромных вычислительных мощностей. DiMA же способна не просто генерировать осмысленные белковые цепочки, но и управлять их свойствами — пространственной структурой, принадлежностью к семейству или заданной функцией.
На первом этапе DiMA обучили «понимать» всю карту возможных белков — формировать биологически реалистичные, но уникальные последовательности. На втором — научили генерировать белки по конкретным условиям, включая определенную укладку в пространстве. Это позволяет создавать молекулы с заранее известной функциональностью, в том числе для применения в медицине и фармацевтике.
По словам ведущего научного сотрудника группы дизайна белков Центра ИИ-разработки новых лекарственных препаратов Института AIRI Павла Страшнова, DiMA способна напрямую генерировать белковые последовательности, которые никогда не встречались в природе, но точно соответствуют заданным исследователем критериям. Например, определенной трехмерной укладке или функциональным свойствам. Результаты исследования были представлены на Международной конференции по машинному обучению ICML 2025.
Ранее мы рассказывали, что ИИ провоцирует ранее неизвестные расстройства психики.
