Apple शोधकर्ताओं ने SimpleDesign पेश किया, एक नया AI मॉडल जो एकल अंत-से-अंत प्रशिक्षण प्रक्रिया में प्रोटीन अनुक्रम और 3D संरचना दोनों उत्पन्न करता है। पिछले सितंबर के SimpleFold अध्ययन पर आधारित — जिसमें ट्रांसफॉर्मर ब्लॉकों के साथ फ्लो-मैचिंग का उपयोग करके Deep Mind के AlphaFold जैसे मॉडलों की तुलना में प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी अधिक कुशलता से की गई — SimpleDesign इस सुव्यवस्थित दृष्टिकोण को प्रोटीन डिज़ाइन की व्यापक चुनौती तक विस्तारित करता है। पारंपरिक सह-डिज़ाइन मॉडल आमतौर पर बहु-चरणीय प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है: पहले ऑटोएन्कोडर्स के माध्यम से संरचनाओं को असतत प्रतिनिधित्व में टोकनाइज़ करना, फिर उन लैटेंट स्थानों पर जनरेटिव मॉडल का प्रशिक्षण। SimpleDesign इस चरण को छोड़ देता है क्योंकि यह अमीनो एसिड अनुक्रम और 3D निर्देशांक के युग्मित जोड़ों से सीधे सीखता है। मॉडल को मुख्य रूप से AFESM डेटासेट से 2 मिलियन से अधिक अनुक्रम- संरचना जोड़ों पर प्रशिक्षित किया गया, जो AlphaFold डेटाबेस की भविष्यवाणियों और अतिरिक्त नमूनों को जोड़ता है। प्रशिक्षण के दौरान, शोधकर्ताओं ने अनुक्रमों (मास्क्ड टोकन के माध्यम से) और संरचनाओं (जोड़े गए शोर के माध्यम से) दोनों को विभिन्न स्तरों पर दूषित किया, जिससे मॉडल को प्रोटीन मोड़न, उलटा मोड़न और समान समय पर सह-डिज़ाइन कार्यों को संभालने में सक्षम बनाया गया। यह एकीकृत दृष्टिकोण मध्यवर्ती टोकनाइज़ेशन चरणों को समाप्त करता है, जो गणनात्मक जटिलता को संभावित रूप से कम करते हुए प्रदर्शन बनाए रखता है।