Tin tức
Bài viết gần đây
V-PROUD TỎA SÁNG TẠI FBC ASEAN 2024 – GIẢI PHÁP TOÀN DIỆN CHO NGÀNH CÔNG NGHIỆP CHẾ TẠO
V-PROUD TỎA SÁNG TẠI FBC ASEAN 2024 – GIẢI PHÁP TOÀN DIỆN CHO NGÀNH CÔNG NGHIỆP CHẾ TẠO 18/09/2024

Triển lãm FBC ASEAN 2024 một lần nữa khẳng định vị thế là sự kiện công nghiệp hàng đầu khu vực. Tại đây, các doanh nghiệp hàng đầu đã quy tụ, giới thiệu những công nghệ và giải pháp tiên tiến nhất. V-Proud một lần nữa đã thực sự gây ấn tượng mạnh với gian hàng trưng bày các giải pháp toàn diện cho ngành công nghiệp chế tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực đo lường và kiểm soát chất lượng.

LÀM SAO ĐỂ KIỂM TRA KHUÔN MÓNG TUABIN GIÓ? KSCANMAGIC II CÓ THỂ KIỂM TRA ĐƯỢC KHÔNG?
LÀM SAO ĐỂ KIỂM TRA KHUÔN MÓNG TUABIN GIÓ? KSCANMAGIC II CÓ THỂ KIỂM TRA ĐƯỢC KHÔNG? 13/09/2024

Khuôn móng tuabin gió là những cấu trúc phức tạp, có bề mặt cong lớn và hình dạng tự do, khiến việc kiểm tra trở nên khó khăn. Các phương pháp đo lường truyền thống như đo thủ công hay sử dụng máy đo tọa độ (CMM) đều gặp nhiều hạn chế. Để giải quyết những khó khăn đó, máy quét laser 3D KSCAN-Magic II từ SCANTECH chính là giải pháp hàng đầu. Với khả năng quét chính xác các bề mặt cong lớn và chi tiết phức tạp, KSCAN-Magic II đáp ứng hoàn hảo nhu cầu kiểm tra khuôn móng tuabin gió.

TRACKSCAN SHARP-S: KIỂM TRA VẾT LỒI LÕM TRÊN THÂN VỎ MÁY BAY SAU THỜI GIAN SỬ DỤNG
TRACKSCAN SHARP-S: KIỂM TRA VẾT LỒI LÕM TRÊN THÂN VỎ MÁY BAY SAU THỜI GIAN SỬ DỤNG 11/09/2024

Trong ngành hàng không, việc duy trì và kiểm tra tình trạng máy bay sau là nhiệm vụ vô cùng quan trọng và tuyệt đối không được có sai sót, đặc biệt là kiểm tra những vết lồi lõm nhỏ trên thân vỏ. Đây là những dấu hiệu có thể ảnh hưởng đến hiệu suất bay và độ an toàn. Để đáp ứng nhu cầu kiểm tra chi tiết và chính xác, công nghệ scan 3D của TrackScan Sharp-S đã mang đến một giải pháp tiên tiến, giúp các kỹ sư kiểm tra nhanh chóng và chính xác vết lồi lõm trên bề mặt thân vỏ máy bay.

Trí tuệ nhân tạo: Hóa giải thách thức lớn nhất trong nghiên cứu sinh học

24/12/2020 1957

Hơn một nửa thế kỷ qua, giới khoa học vẫn đau đầu tìm cách dự đoán một cách chính xác và nhanh chóng chức năng của protein bằng cách phân tích chuỗi amino acid hình thành nên protein.

Trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học đã cố gắng tìm ra cách dự đoán sự hình thành những protein dạng xoắn với cấu trúc không gian phức tạp để từ đó có cơ sở hiểu rõ hơn về những cấu trúc được coi là “động cơ” của sự sống này.

Đầu tháng 12, một chương trình Trí tuệ nhân tạo (AI) có tên là AlphaFold của Công ty DeepMind - cùng thuộc sở hữu của tập đoàn Alphabet giống như Google - hầu như đã giải quyết được thách thức này, dự báo cách hình thành các cấu trúc không gian 3 chiều của protein.

Chương trình AI AlphaFold đã giải được cấu trúc của protein.

Chương trình AI AlphaFold đã giải được cấu trúc của protein.

Kết quả này đạt được khi AlphaFold tham gia cuộc thi Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) và được đánh giá là tạo ra những kết quả “mang tính thay đổi cục diện”.

CASP là cuộc thi nhằm đánh giá những công nghệ giúp dự đoán cấu trúc của protein, ra đời năm 1994 và được tổ chức định kỳ 2 lần/năm. Trong cuộc thi gần nhất năm 2018, chương trình AlphaFold của DeepMind cũng đã về nhất dù chưa được coi là đạt đến kết quả chính xác để có thể giải quyết được vấn đề nêu trên.

Chuyên gia sinh học máy tính John Moult, từ Đại học Maryland, đồng sáng lập CASP, cho rằng trên những khía cạnh nhất định có thể nói chương trình AlphaFold đã giải quyết được vấn đề.

Janet Thornton thuộc Viện Tin học Sinh học châu Âu cho biết: “Việc giải quyết được vấn đề là một chiến thắng của sự tò mò, nỗ lực và trí thông minh của con người. Điều đó giúp chúng ta biết nhiều hơn về cấu trúc protein và có khả năng dự đoán chúng bằng máy tính đồng nghĩa với việc ta hiểu rõ hơn về cuộc sống, sự tiến hóa và tất nhiên là sức khỏe và bệnh tật của con người”.

Tế bào của tất cả các sinh vật chứa hàng ngàn protein, thứ xúc tác hầu hết các phản ứng hóa học trong cơ thể. Chúng là thiết yếu cho sự sống - từ chức năng cơ bắp đến vận chuyển oxy trong máu - và cũng là chìa khóa cho các bệnh như ung thư và thậm chí là cả Covid-19.

Protein bắt đầu dưới dạng một chuỗi các axit amin, sau đó sẽ cuộn lại thành một cấu trúc rối ba chiều độc đáo. Chính hình dạng này liên quan trực tiếp đến chức năng của nó.

CASP gồm khoảng 100 đội tham gia, được cung cấp các chuỗi amino acid của hàng chục protein và được yêu cầu dự đoán hình thù cấu trúc protein được hình thành. Ban Tổ chức đã biết rõ cấu trúc cuối cùng của những protein này.

Trong cuộc thi năm nay, AlphaFold đã xác định đúng hình thù của rất nhiều cấu trúc protein với mức độ chính xác tương đương với những kết quả thu được từ thử nghiệm tốn kém và mất nhiều thời gian trong phòng thí nghiệm.

Andrei Lupas, một nhà sinh học tiến hóa đến từ Viện Mas Planck, thành viên đội đánh giá, cho biết AlphaFold đã giúp chuyên gia này xác định cấu trúc của một protein mà phòng thí nghiệm của ông đã tìm ra sau gần 1 thập kỷ nghiên cứu.

Trong khi đó, tác giả Derek Lowe, chuyên gia bình luận về ngành nghiên cứu và sản xuất dược phẩm của Science Translational Medicine cho rằng những kết quả trên dù không thể khẳng định được rằng AlphaFold có thể luôn dự đoán đúng cấu trúc protein nhưng việc có thể đạt đến mức độ dự đoán chính xác tương đương với các nghiên cứu nhiều năm trong phòng thí nghiệm, với nhiều loại protein khác nhau như kết quả mà AlphaFold mới đạt được là điều chưa từng có.

DeepMind đang nghiên cứu cách để đưa chương trình này vào hỗ trợ trong việc nghiên cứu một số bệnh nhất định, ví dụ như để xác định xem một protein có thể đã mất chức năng hay chưa.

Việc có thể nghiên cứu đến những cấp độ này sẽ giúp quá trình phát triển thuốc chữa bệnh đạt được độ chính xác cao hơn, phụ trợ cho những phương thức nghiên cứu hiện có để tìm ra những biện pháp điều trị hiệu quả trong thời gian ngắn hơn.

Nguồn: khoahoc.tv


Zalo

(84) 896 555 247