Lors de la conférence NeurIPS de 2025, @agupta s'est entretenu avec @ZhongingAlong, professeur assistant en informatique à Princeton, pour discuter de la manière dont l'apprentissage automatique redéfinit la biologie structurale. Ils explorent comment les protéines ne sont pas des structures statiques mais des machines moléculaires dynamiques, et comment des techniques comme la cryo-microscopie électronique combinées à l'apprentissage automatique révèlent le mouvement des protéines au-delà de la prédiction de structure traditionnelle. 00:11 — Introduction 00:55 — Des superordinateurs à la Cryo-EM 02:43 — L'essor de la Cryo-EM 03:30 — Les protéines en tant que systèmes dynamiques 04:30 — Problèmes inverses en biologie 05:31 — Leçons de DeepMind, de l'industrie et du milieu académique 07:35 — Pourquoi la dynamique des protéines reste non résolue 08:29 — Collaboration avec des scientifiques expérimentaux 09:28 — Ce qui est surestimé et sous-estimé dans la biologie pilotée par l'IA 10:51 — L'avenir de la biologie pilotée par l'IA