aqlaboratory/openfold-3

解決する課題

OpenFold3-previewは、DeepMindのAlphaFold3のオープンソースかつビット単位の再現を提供します。研究者や開発者が、プロプライエタリソフトウェアに依存することなく、タンパク質、RNA、DNA、小分子を含む生体分子の3次元構造を予測できるようにし、長期的なメンテナンスとコミュニティ主導の開発のためのフレームワークを提供します。

仕組み

このモデルは、AlphaFold3の入力特徴量とアーキテクチャを再現します。推論効率を向上させるために、cuEquivarianceとDeepSpeed4Scienceによる加速のための専用カーネルを利用します。システムは、ColabFoldサーバーまたはJackHMMERやhhblitsなどの標準ツールを通じて、複数配列アライメント（MSA）の生成をサポートし、大規模なジョブを処理するために複数のGPU間で予測を分散させることができます。

対象者

学術的または商業的な用途で生体分子の構造を予測する必要があり、AlphaFold3のオープンソース代替手段を求めている計算生物学者、生化学者、AI研究者のために設計されています。

ハイライト

• 幅広いモダリティのサポート: 標準的および非標準的なタンパク質、RNA、DNA鎖、小分子の構造を予測します。
• 高性能: 単量体RNA構造においてAlphaFold3のパフォーマンスに匹敵し、タンパク質-タンパク質およびタンパク質-リガンド複合体において競争力のあるパフォーマンスを発揮します。
• ハードウェア最適化: カーネル加速と、制約されたGPUリソース向けの低メモリモードを含みます。
• スケーラブルな推論: 複数クエリジョブと、複数GPUにわたる分散予測をサポートします。