@lijiang

Sculpting in time

Do one thing and do it well.
Every story has a beginning and an end.

Running Folding@home

运行Folding@home

1 分钟

先从主要的原理入手，Rosetta@home只是预测能够Binding Covid-19外层刺突蛋白的人工合成药物的分子结构，可以想象成类似摄影中的拍照技术，Rosetta能够静态的预测某一个蛋白质的特征，但是它无法预测该蛋白质分子在时间的演化下是如何运作的，因为分子之间会有电势差异，产生电磁力的作用，所有分子内部的构成元素都会随着时间的变化相互影响而产生运动，当我们在Rosetta中设计出一种能够绑定SARS-COV-2病毒的合成药物时，需要进入测试阶段，观察该药物是否能稳定的与病毒蛋白质结合，因为预测的结构是静态的，我们无法知道蛋白质结构在相互作用运动的情况下是否能够很好的与病毒蛋白质结合，这里Folding@home就派上用场了，它就类似于摄影中的拍摄动态画面，我们可以从Rosetta@home上拿到静态的蛋白质结构链，然后在Folding@home中模拟该蛋白质随着时间的推移是否能够很好的与病毒蛋白质结合，从而产生抵抗病毒的作用。

Covid19 AI Research

1 分钟

最近一周一直在优化自己结合论文和其他研究资料开发的Covid-Net，用于诊断Covid19的深度学习模型，在2万+的xRay数据集上训练得到的精度低于90%，为了能够达到更高的精度，自己尝试了改进模型和做数据集增强，但是还会有两个极端，要不就是精度达不到标准，要不就出现过拟合，自己的工作站用的显卡是P2000 5G，当模型越来越复杂时，显存明显会不够，于是狠了狠心，卖掉了DJI Inspire 2，用赚来的钱买了一张TITAN RTX 24G，然后继续优化模型，并增加训练的batch_size。

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