Forwarded from Data Science by ODS.ai 🦜
Solving Mixed Integer Programs Using Neural Networks
Article on speeding up Mixed Integer Programs with ML. Mixed Integer Programs are usually NP-hard problems:
- Problems solved with linear programming
- Production planning (pipeline optimization)
- Scheduling / Dispatching
Or any problems where integers represent various decisions (including some of the graph problems).
ArXiV: https://arxiv.org/abs/2012.13349
Wikipedia on Mixed Integer Programming: https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_programming
#NPhard #MILP #DeepMind #productionml #linearprogramming #optimizationproblem
Article on speeding up Mixed Integer Programs with ML. Mixed Integer Programs are usually NP-hard problems:
- Problems solved with linear programming
- Production planning (pipeline optimization)
- Scheduling / Dispatching
Or any problems where integers represent various decisions (including some of the graph problems).
ArXiV: https://arxiv.org/abs/2012.13349
Wikipedia on Mixed Integer Programming: https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_programming
#NPhard #MILP #DeepMind #productionml #linearprogramming #optimizationproblem
❤1👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это AI для разработки новых белков. Он поможет в разработке лекарств, для лечения рака, аутоиммунных заболеваний, а так же лечения множества других заболеваний 🧬
Ученые предрекают возможность создания нового белкового материала, который будет связываться с белками, участвующими в передаче сигналов между раковыми клетками, нарушая их функцию и вызывая их гибель
Исследователи смогу смоделировать и лучше понять, как функционируют биологические системы, сэкономить время на исследованиях, усовершенствовать разработку лекарств и многое другое. 🧵
Анонс
Статья
@ai_machinelearning_big_data
#deepmind #ai #ml #biology #biotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍70🔥21❤8🥰2
AlphaFold 3 — конвейер логического вывода системы ИИ, разработанной Google DeepMind, которая произвела революцию в области прогнозирования структуры белков.
Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON, содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.
Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным и выходным данным системы, решению известных проблем, настройкам производительности и установке с последующим запуском с помощью Docker.
Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.
⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.
⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3».
⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #DeepMind #AlfaFold3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤28👍7🔥7🗿1