خلال مؤتمر NeurIPS لعام 2025، جلس @agupta مع @ZhongingAlong، أستاذ مساعد في علوم الحاسوب في برينستون، لمناقشة كيف يعيد تعلم الآلة تشكيل علم الأحياء البنيوي. يستكشفان كيف أن البروتينات ليست هياكل ثابتة بل آلات جزيئية ديناميكية، وكيف أن تقنيات مثل المجهر الإلكتروني التجميد مع التعلم الآلي تكشف عن حركة البروتينات تتجاوز التنبؤ التقليدي بالبنية. 00:11 — مقدمة 00:55 — من الحواسيب العملاقة إلى التجميد الكهرومغناطيسي 02:43 — صعود كريو-إي إم 03:30 — البروتينات كأنظمة ديناميكية 04:30 — المشكلات العكسية في علم الأحياء 05:31 — دروس من ديب مايند، الصناعة والأكاديميا 07:35 — لماذا تبقى ديناميكيات البروتينات غير محلولة 08:29 — التعاون مع العلماء التجريبيين 09:28 — ما الذي يتم الترويج له بشكل مفرط وغير مروج له في علم الأحياء المدفوع الذكاء الاصطناعي 10:51 — مستقبل علم الأحياء المدفوع الذكاء الاصطناعي