Израильские исследователи обучили нейросеть делать то, что раньше казалось магией: читать цепочки аминокислот и описывать словами, что делает этот белок. Раньше мы полагались на сложные базы данных и методы выравнивания. Теперь модель, основанная на доработанной LLaMA, берёт последовательность и выдаёт связный текст о функции белка — как будто природа заговорила на языке, понятном биологам.

Это не просто очередной чат-бот для науки. Задача здесь сложнее, чем перевод текста: аминокислотная запись похожа на скомпилированный код, а описание — на документацию к нему. Пока система далека от идеала и иногда галлюцинирует, но сам подход открывает новую эру в drug discovery и синтетической биологии. Для ИИ-инженеров это вызов: как обучать модели на последовательностях без привязки к структуре? А для всех остальных — сигнал, что AI for Science выходит на новый уровень.