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4 commentaires ont été soumis sous ce pseudo et avec le même email.
Le premier commentaire date du 24 octobre 2017 et le dernier est du 11 avril 2019.
AlphaFold a tout de même remporté la compétition !
https://youtu.be/cEOAerVz3UU?t=3492
La suite de la présentation donne des indications sur les taux d’erreur et la comparaison avec les autres équipes.
Quand aux annonces de DeepMind, je les prendrais avec des pincettes, notamment pour ce qui relève du repliement des protéines
…
L’horizon de tout cela est plutôt lointain. Au sens… au-delà de 5 ans.
Il semble que Deepmind obtient de très bon résultats plus rapidement que prévu dans ce domaine, avec AlphaFold :
https://www.sciencemag.org/news/2018/12/google-s-deepmind-aces-protein-folding
Deepmind pense pouvoir utiliser la même approche “Learning from scratch” à des problèmes tout à fait concrets :
“While it is still early days, AlphaGo Zero constitutes a critical step towards this goal. If similar techniques can be applied to other structured problems, such as protein folding, reducing energy consumption or searching for revolutionary new materials, the resulting breakthroughs have the potential to positively impact society.”
Je doute que Google/Deepmind ait investi autant d’argent juste pour gagner au go. C’était juste un modèle très utile pour tester de nouveaux concepts.
> il n’y a pas d’IA sans accès à des données
> pour entrainer ses modèles
Ce n’est pas une règle absolue, certains programmes apprennent sans aucune donnée d’entrainement :
AlphaGo Zero: Learning from scratch
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