إنفيديا تطلق RFD4-Proteina لتصميم البروتينات الذكي
يجمع نموذج RFD4-Proteina بين توليد تسلسل البروتين وبنية الذرات الكاملة في إطار موحد، مما يقلل من فقدان المعلومات أثناء مراحل التصميم المختلفة.
رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني
دمج النماذج لتقليل فقدان المعلومات
تبدأ عملية تصميم البروتينات عادةً بتحديد هدف محدد، مثل جزيء يجب ربطه أو ترتيب ذرات يجب الحفاظ عليه. تقليدياً، كان هذا يتطلب تقسيم سير العمل عبر عدة نماذج، حيث يتولى كل نموذج مرحلة واحدة، مما يؤدي إلى فقدان المعلومات عند كل نقطة انتقال. يقدم نموذج RFD4-Proteina، المطور بشكل مشترك بين إنفيديا ومعهد تصميم البروتين في جامعة واشنطن، حلاً لهذه المشكلة من خلال دمج توليد تسلسل البروتين وبنية الذرات الكاملة في نموذج واحد. ويمكن الرجوع إلى Hugging Face Blog للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.
يتيح هذا الدمج للنموذج توليد بروتينات في سياقات جزيئية معقدة تشمل بروتينات أخرى، جزيئات صغيرة، أحماضاً نووية، جلايكانات، أيونات معدنية، وأحماضاً أمينية معدلة. يعتمد النموذج على معمارية تجمع بين نموذج مطابقة التدفق (Flow-matching) ومشفر-مفكك (Autoencoder)، مما يسمح بتوليد الإحداثيات والجهات الكامنة معاً لتوسيعها لاحقاً إلى هياكل ثلاثية الأبعاد كاملة.
التجربة عبر متصفح الإنترنت
يمكن للمستخدمين تجربة النموذج مباشرة في المتصفح دون الحاجة إلى تثبيت أي برمجيات، وذلك من خلال مساحات Hugging Face. تتوفر مساحتان رئيسيتان: مساحة RFD4-Proteina المخصصة التي تعمل على وحدات معالجة رسومية مخصصة، ومساحة ZeroGPU التي تعمل على سعة مشتركة. تتيح هذه المساحات استخدام AtomWorks Studio، وهو عارض ومحرر تفاعلي للمدخلات الجزيئية يعمل عبر المتصفح.
تبدأ العملية بتعريف سياق التصميم، الذي يتضمن على الأقل بنية البروتين المستهدف، المنطقة التي يجب أن يرتبط بها البروتين المصمم، والنقاط الساخنة (Hotspots) المحددة على ذرات الهدف. بعد تحديد السياق، يمكن للمستخدم توليد تصميم واحد باستخدام الإعدادات الافتراضية، ثم التحقق من أن البروتين المصمم يتلامس مع النقاط الساخنة المحددة في العارض التفاعلي.
الوصول المجاني والتحفيز التنافسي
أعلنت إنفيديا عن رعاية وصول مجاني للمساحة المخصصة RFD4-Proteina من 21 أكتوبر حتى 4 نوفمبر 2026. خلال هذه الفترة، سيعمل النموذج على معالجات NVIDIA RTX PRO 6000، مما يتيح للمستخدمين اختبار مشاكل التصميم الخاصة بهم، بما في ذلك المشاركة في مسابقة تصميم البروتينات التي ترعاها شركتا Anthropic وAdaptyv.
بعد انتهاء فترة الرعاية في 4 نوفمبر 2026، ستتوقف المساحة المخصصة عن كونها مجانية، لكن مساحة ZeroGPU ستبقى متاحة مجاناً للمستخدمين. تعمل مساحة ZeroGPU بنفس الواجهة ولكن على سعة مشتركة، وتخضع لحصص حسابات Hugging Face، مما يضمن استمرارية الوصول للأبحاث الأكاديمية والمستخدمين الأفراد.
إعداد التفكير والتحسين الحسابي
يُقدم RFD4-Proteina ميزة جديدة تسمى 'إعداد التفكير' (Thinking Setting)، وهي تشبه آلية تحسين الإجابات في نماذج اللغة الكبيرة. يتحكم هذا الإعداد (منخفض، متوسط، مرتفع) في مقدار الدقة التي يطبقها النموذج على كل تصميم أثناء التوليد. رغم أن زيادة الدقة ترفع احتمالية إنتاج تصميمات عالية الجودة تعمر الفلاتر الحسابية، إلا أنها تزيد أيضاً من تكلفة الحساب لكل تصميم.
في معيار تصميم يغطي 24 مستهدفاً للربط البروتيني، أنتج RFD4-Proteina بإعداد التفكير المرتفع 76.40 تصميمًا هيكليًا مميزاً لكل ساعة وحدة معالجة رسومية، وهو أداء يتفوق بشكل كبير على 13.24 تصميمًا فقط حققها Proteina-Complexa، وهو ثاني أقوى طريقة في المعيار. تشمل المعايير الحسابية للقبول دقة التنبؤ بالبنية وثبات الهيكل عند محاكاة الطي.
التوليد البرمجي والبنية التحتية
للمستخدمين المتقدمين، يوفر المشروع دليل بدء سريع للتوليد البرمجي، يتضمن خطوات التثبيت ونقطة تحقق مثبتة وأوامر التوليد. تتطلب بيئة التشغيل نظام Linux x86_64، وإصدار Python 3.12، ووحدة معالجة رسومية مدعومة من إنفيديا، وسائق متوافق مع CUDA 13. ينصح المستخدمون بالتحقق من إصدار السائق باستخدام الأمر nvidia-smi قبل التثبيت، حيث أن الإصدارات المبنية على CUDA 13 قد تفشل على السائقات الأقدم.
تتيح الملفات الناتجة عن التوليد، والتي تكون بصيغة CIF مع تعليقات، للمستخدمين إعادة تحميل السياق الكامل في جلسات لاحقة. يمكن استخدام هذه الملفات للتنبؤ بخصائص قابلية التطوير (Developability) مثل الاستقرار الحراري أو احتمالية التجميع، مما يساعد في تحديد التصميمات التي تستحق التحقق التجريبي في المختبر.
المصادر
- Hugging Face BlogProtein Design with RFD4-Proteina and Hugging Face Spaces
تابع التسلسل الزمني
تغطية الكيانات المرتبطة
أخبار مرتبطة
إنفيديا تطلق نموذج Kumo Tabular المفتوح للبيانات الجدولية
أطلقت إنفيديا نموذج Kumo Tabular المفتوح المصدر للبيانات الجدولية، متصدراً أربعة معايير رئيسية بدقة وكفاءة عالية دون الحاجة إلى تدريب مسبق أو هندسة ميزات معقدة.
إنفيديا: نموذج Nemotron يتفوق في أولمبيادتي البرمجة والرياضيات
تُظهر نتائج جديدة أن نماذج Nemotron من إنفيديا قادرة على تحقيق مستوى الميدالية الذهبية في أولمبيادتي المعلومات والرياضيات الدوليتين عبر الضبط الدقيق.
إنفيديا تطلق مكتبة SimReady Central للأصول ثلاثية الأبعاد
أعلنت إنفيديا عن إطلاق SimReady Central، وهي مكتبة مفتوحة تضم أكثر من 2000 أصل ثلاثي الأبعاد جاهز للمحاكاة، لتسهيل بناء بيئات تدريب الروبوتات والتوائم الرقمية.
إنفيديا تطلق نموذجاً مفتوحاً لتحويل الكلام إلى نص
أطلقت شركة إنفيديا نموذجاً مجانياً ومفتوح الأوزان لتحويل الكلام إلى نص يدعم 40 لغة، مستهدفاً قطاعات الاجتماعات والخدمات الطبية بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
