Star Navigation Systems Group Ltd. (CSE: SNA)
Star Navigation Systems Group Ltd.是一家飞行科学公司，为商业航空公司、公务机、直升机、军事和国防部门提供智能机队管理系统和健康监测解决方案。
每个人都知道科幻电影中有关人工智能程序的陈词滥调，那就是人工智能将不可避免地会走上邪恶的道路。值得庆幸的是，当它不是由好莱坞编剧编写的时候，人工智能也并不全是坏事。
周四，Alphabet 旗下的英国人工智能公司 DeepMind 透露，其人工智能 AlphaFold 算法已经有效地预测了科学界已知的几乎所有蛋白质的形状，这可以迅速加速药物发现和生物学突破。他们将数据库免费提供给任何人。
人类的思想是不可思议的，或者至少艾萨克·牛顿和阿尔伯特·爱因斯坦的思想是不可思议的。但是，借助我们物种最优秀和最聪明的研究人员可以使用的所有工具，弄清楚一种蛋白质的形状可能需要数月或数年的实验室研究。事实上，人类只弄清楚了大约 0.01% 或 190,000 个已知蛋白质的形状。
破解对生命至关重要的蛋白质的形状对于了解蛋白质的功能至关重要，而了解蛋白质的内部运作使科学家有可能改变其 DNA 序列或识别可能附着在其上的药物。以疟疾为例，研究疟原虫的蛋白质可以揭示抗体如何与它结合并打开对抗它的途径。通过执行可能需要人类用时数十年的工作，DeepMind 的 人工智能为科学家们提供了探索新世界的路线图：
去年，DeepMind 表示，AlphaFold 预测了所有人类蛋白质的形状，大约 350,000 种，这对于了解人类健康和疾病至关重要。该数据库现在包含超过 2 亿个预测的蛋白质结构，几乎涉及科学家已进行基因组测序的所有生物。
这些结构可在欧洲分子生物学实验室(EMBL-EBI)的欧洲生物信息学研究所维护的公共数据库中获得。超过 50 万研究人员已经使用该数据库查看了 200 万个结构。
EMBL-EBI 的资深科学家Janet Thornton告诉英国《金融时报》：过去几年上市的几乎每一种药物都在一定程度上是通过对蛋白质结构的了解而设计。
人类科学家并没有失业，他们仍然需要在实验中确认蛋白质结构。此外，他们还可以申请 Isomorphic Labs 的工作，这家英国公司是由Alphabet 设立，旨在利用 DeepMind 的技术加速药物发现。
