Profesörler Gpt-4 modelini denedi: Sonuçlar şok etti!

OpenAI’nin GPT-4 dil modeli, bilim insanlarını gerçek anlamda şoka uğrattı. Meğer GPT-4, sadece dil işleme konusunda değil, aynı zamanda biyolojik yapı modelleme alanında da dikkat çekici bir potansiyele sahip. Rutgers Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma, GPT-4’ün basit amino asitler ve protein yapıları gibi biyolojik molekülleri yüksek hassasiyetle modelleyebildiğini ortaya koydu. Ama işin ilginç yanı, yapay zekanın bu yeteneği nasıl kazandığını kimse bilmiyor.

OpenAI GPT-4 AI modelinin üst düzey yeteneği keşfedildi: Temel protein yapılarını yüksek hassasiyetle modelledi

Araştırmada, GPT-4’ten 20 farklı standart amino asidin üç boyutlu yapı modellerini oluşturması istendi. Sonuçlar oldukça etkileyiciydi. GPT-4 atom bileşimi, bağ uzunluğu ve açılarını doğru bir şekilde tahmin etti. Ancak, halkalı yapılar ve stereo-kimyasal konfigürasyonlar söz konusu olduğunda bazı hatalar meydana geldi.

Başka bir deneyde ise GPT-4, yaygın bir protein yapı elemanı olan α-sarmal yapısını modellemekle görevlendirildi. Bu görevi yerine getirirken Wolfram eklentisi kullanılarak matematiksel hesaplamalar yapıldı ve modelin, deneysel verilerle oldukça uyumlu sonuçlar verdiği görüldü.

Artık şirketler kendi yapay zeka asistanını oluşturacak!

OpenAI, küçük şirketlere GPT-4o modeli ile yapay zeka özelleştirmesi yapma imkanı verecek. Verilerinizi yükleyerek asistan yaratabileceksiniz

Ayrıca, GPT-4, antiviral ilaç Nirmatrelvir’in SARS-CoV-2’nin ana proteazı ile nasıl bağlandığını analiz etti. Model, bağlanmada yer alan amino asitleri doğru bir şekilde tanımladı ve etkileşimdeki atomlar arasındaki mesafeleri kesin olarak belirledi.

GPT-4’ün bu tür biyolojik yapı modelleme yetenekleri, bu alanda özel olarak geliştirilmemiş bir model için oldukça enteresan. Ancak, modelin bu yetenekleri nasıl kazandığı halen tam olarak anlaşılamamış durumda. Araştırmacılar, bu yeteneklerin eğitim verisetindeki mevcut atom koordinatlarından mı kaynaklandığı yoksa modelin bu yapıları sıfırdan mı hesapladığı konusunda daha fazla araştırma yapılması gerektiğini belirtiyor.

AlphaFold 3 gibi özel yapay zeka araçları, daha karmaşık yapıları tahmin etme kapasitesine sahipken, GPT-4’ün temel biyolojik yapıları modelleme konusundaki başarısı, bu teknolojinin potansiyelini ortaya koydu.

Yapılan araştırmanın sonuçları, Scientific Reports dergisinde yayımlanan bir makalede detaylı bir şekilde açıklandı. Makaleye ulaşmak için buraya tıklayabilirsiniz. Peki, siz ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmına yazabilirsiniz.