DeepMindのAlphaFold2に匹敵するより高速で自由に利用できるタンパク質フォールディングモデルを研究者が開発

2020年末、DeepMind（ディープマインド）は、同社のAIモデルAlphaFold2（アルファフォールド2）がタンパク質の構造を正確に予測（一般的で非常に難しい問題だ）することで生物学界を驚かせた。数十年来の問題を「解決できた」と多くの人が宣言したからだ。今回研究者たちは、このときDeepMindが世界を飛び越えてみせたように、今度はRoseTTAFold（ロゼッタフォールド）でDeepMindを飛び越えたと主張している。RoseTTAFoldは、わずかな計算コストでほぼ同じことを行うシステムだ（しかも無料で使用できる）。
AlphaFold2は、2020年11月に開催されたCASP14（タンパク質を構成するアミノ酸の配列から、その物理的構造［フォールディング］を予測するアルゴリズムを競う仮想イベント）で競合他社を圧倒し、業界の話題となった。DeepMindのモデルは、他のモデルをはるかに凌駕し、非常に高い信頼性のある精度を誇っていたため、この分野の多くの人たちが（半ば真剣に、そしてユーモアを持って）新しい分野への転身を口にしていた。
しかしDeepMindによるこのシステムの計画だけは、誰も満足させていないように思えた。その内容が網羅的かつオープンに記述されていなかったため、（Alphabet / Googleが所有する）DeepMindが、秘密のソースを多かれ少なかれ独り

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