SimpleFold - การพับโปรตีนเรียบง่ายกว่าที่คิด

 (github.com/apple)
2 คะแนน โดย GN⁺ 2025-09-27 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • SimpleFold คือโมเดลทำนายการพับโปรตีนแบบ flow-matching รุ่นแรก ที่ Apple เปิดตัว และเป็น เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการทำนายโครงสร้างโปรตีน
  • แทนที่จะใช้การออกแบบเฉพาะทางที่ซับซ้อนแบบเดิม ระบบนี้กลับทำผลงานได้สูงด้วยเพียง เลเยอร์ Transformer แบบทั่วไป และ การฝึกเชิงกำเนิดแบบ flow-matching
  • ฝึกด้วยขนาด 3B (3 พันล้าน) พารามิเตอร์ ซึ่งนับว่าใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมา และแสดง ความสามารถแข่งขันกับโมเดล SOTA (ล้ำสมัย) บนเบนช์มาร์กสาธารณะ
  • ไม่มีโมดูลเชิงโครงสร้างที่ซับซ้อน เช่น triple attention หรือ pair representation จึง มีประสิทธิภาพและเหมาะกับการขยายไปยังชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • สามารถปรับจูนและฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเฉพาะของผู้ใช้ได้ ทำให้ เหมาะต่อการใช้งานจริงที่หลากหลายในชีวสารสนเทศ เภสัชกรรม และสาขาอื่น ๆ

แนะนำ SimpleFold และความสำคัญ

  • SimpleFold เป็นโมเดลทำนายการพับโปรตีนแบบ flow-matching รุ่นแรก ที่ Apple เปิดตัว
  • แตกต่างจากโมเดลหลักก่อนหน้า โดยไม่ใช้ triangle attention ที่ซับซ้อนหรืออคติจาก pair representation แต่ใช้เพียง เลเยอร์ Transformer แบบทั่วไป เท่านั้น
  • โมเดลนี้ฝึกด้วยเป้าหมายเชิงกำเนิดแบบ flow-matching จึงแสดง ประสิทธิภาพสูงทั้งในการคาดการณ์แบบเดี่ยวและแบบ ensemble
  • ขยายขนาดได้สูงสุดถึง 3B พารามิเตอร์ และฝึกขนาดใหญ่โดยผสาน ข้อมูลโปรตีนมากกว่า 8.6 ล้านรายการ เข้ากับข้อมูล PDB ที่อิงจากการทดลอง
  • นี่คือ โมเดลการพับโปรตีนที่มีขนาดใหญ่ที่สุด เท่าที่มีการประกาศมาจนถึงตอนนี้

ฟังก์ชันหลักและข้อดี

  • ความอเนกประสงค์: สามารถนำไปใช้ได้กับหลายโดเมนและชุดข้อมูลโดยไม่มีข้อจำกัด
  • ประสิทธิภาพ: เนื่องจากไม่มีคอมโพเนนต์เฉพาะทางที่ซับซ้อน จึงได้เปรียบทั้งด้านความเร็วในการฝึก/อนุมาน และขนาดโมเดล
  • การขยายขนาด: มีหลายขนาดตั้งแต่ 100M~3B พารามิเตอร์ รองรับทั้ง GPU และ MLX (PyTorch/ฮาร์ดแวร์ Apple)
  • การฝึกเชิงกำเนิด: รองรับการคาดการณ์แบบ ensemble ที่ให้ผลลัพธ์หลายแบบได้ในครั้งเดียว
  • รองรับข้อมูลผู้ใช้: สามารถฝึกใหม่ ปรับจูน และดัดแปลงใช้งานด้วยชุดข้อมูลของตนเองได้อย่างอิสระ

ตัวอย่างการใช้งานและสิ่งที่รองรับ

  • มีตัวอย่าง Jupyter Notebook (sample.ipynb) ให้ใช้งาน และสามารถป้อนลำดับโปรตีนจริงเพื่อทำนายโครงสร้างได้ทันที
  • การอนุมานประสิทธิภาพสูง: ในอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งสามารถเลือกขนาดโมเดล ระบุ backend สำหรับการอนุมาน (MLX, PyTorch) และส่งคืนไฟล์ผลลัพธ์พร้อมตัวชี้วัดความเชื่อมั่น (pLDDT) ได้
  • ผลลัพธ์บนชุดข้อมูลเบนช์มาร์ก: มีการเปิดเผยผลการทำนายของ SimpleFold บนชุดประเมินมาตรฐาน (CAMEO22, CASP14 เป็นต้น)
  • การประเมินผล: มีสคริปต์ประเมินที่เชื่อมกับเครื่องมือเดิมอย่าง OpenStructure และ TMscore เพื่อรองรับการประเมินการทำนายโครงสร้างในหลายรูปแบบ

การฝึกและการเตรียมข้อมูล

  • สำหรับข้อมูลฝึก ใช้ โครงสร้างโปรตีนที่ผ่านการคัดกรองมากกว่า 8.6 ล้านรายการ จาก ข้อมูลทดลอง PDB และ AFDB SwissProt/AFESM/AFESM-E
  • มีการเปิดเผย data list (target list) และไฟล์ตัวอย่าง เพื่อช่วยให้นักวิจัยสร้างชุดข้อมูลที่เหมาะกับงานของตนได้
  • สามารถตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทดลองได้ง่ายด้วยการพรีโปรเซสไฟล์ MMCIF, การใช้ Redis และไฟล์ตั้งค่าบนพื้นฐาน Hydra
  • มีสคริปต์ฝึกตัวอย่าง (train.py, train_fsdp.py) และค่า config ให้พร้อมใช้งาน

โอเพนซอร์สและการอ้างอิง

  • เผยแพร่ภายใต้ MIT License จึงสามารถนำไปใช้เพื่อการวิจัยหรือเชิงพาณิชย์ได้อย่างอิสระ
  • โค้ดและโมเดลรวมผลงานจากโอเพนซอร์สหลายโครงการและผู้ร่วมพัฒนาหลายราย โดยรายละเอียดเพิ่มเติมดูได้ใน ACKNOWLEDGEMENTS
  • หากนำไปใช้งาน โปรดอ้างอิงบทความ arXiv (Arxiv:2509.18480)

บทสรุป

  • SimpleFold นำเสนอ กระบวนทัศน์ใหม่ ให้กับวงการ ด้วยแนวทางที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง แทนโครงสร้างซับซ้อนที่โมเดลทำนายโครงสร้างโปรตีนแบบเดิมพึ่งพา
  • โดยเฉพาะการผสานระหว่างสถาปัตยกรรม Transformer แบบทั่วไปและการฝึกเชิงกำเนิด ทำให้คาดหวังได้ถึง การประยุกต์ใช้อย่างสร้างสรรค์ที่หลากหลาย ในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การค้นคว้ายา และชีวสารสนเทศ

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-09-27
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ประเด็นที่พลาดกันได้ง่ายตรงนี้คือ โมเดลที่ว่า "เรียบง่าย" นั้นจริง ๆ ไม่ได้เรียนรู้การพับจากโครงสร้างเชิงทดลองโดยตรง ข้อมูลฝึกส่วนใหญ่มาจากการพยากรณ์แบบ AlphaFold ซึ่งก็คือโครงสร้างโปรตีนหลายล้านรายการที่สร้างโดยโมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อนซึ่งออกแบบบนพื้นฐานของ MSA อยู่แล้ว กล่าวคือ ไม่ใช่ว่าจะทิ้ง inductive bias และเครื่องมือ MSA ทั้งหมดได้ เพราะยังต้องมีใครสักคนสร้างและรันโมเดลเหล่านั้นเพื่อผลิตข้อมูลสำหรับการฝึก

    • บทเรียนที่ผมได้จากเรื่องนี้คือความเรียบง่ายและการขยายขนาด ในวงการแมชชีนเลิร์นนิง มักจะมีโมดูลที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อดันประสิทธิภาพ แล้วจู่ ๆ ก็มีจุดเปลี่ยนที่โมเดลเรียบง่ายทำได้ทัดเทียมกับโมเดลซับซ้อน สถาปัตยกรรมที่ "เรียบง่าย" แบบนี้ทำงานได้ดีด้วยตัวเอง ก็หมายความว่าอาจใส่ความซับซ้อนกลับเข้าไปแล้วไปได้ไกลกว่าเดิมอีก ตอนนี้ผมเลยสงสัยว่าจะเอา MSA กลับมาใส่ได้ไหม และจะไปได้ไกลแค่ไหน เท่าที่ผมเข้าใจ โมเดลกำเนิดแบบ "คร่าว ๆ" จะเสนอคำเดาที่พอใช้ได้หลายแบบ แล้ว "ตัวตรวจสอบ" ที่เป็นทางการกว่าจะช่วยบังคับให้เป็นไปตามกฎฟิสิกส์/เรขาคณิต AI ช่วยลดพื้นที่ค้นหาที่ใหญ่เกินจินตนาการ ทำให้การจำลองราคาแพงไม่ต้องเสียไปกับจุดที่ไม่มีประโยชน์ เมื่อเครือข่ายสำหรับการเดาดีขึ้น กระบวนการทั้งหมดก็เร็วขึ้น พอมองย้อนกลับไปก็ทำให้นึกถึง recurrent network กับ transfer function ที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ, สายโซ่การ preprocess ที่ซับซ้อนก่อนยุค skip-forward layer, เป้าหมาย normalization ที่ซับซ้อนก่อน ReLU, เครือข่าย GAN ที่มีวัตถุประสงค์ซับซ้อนก่อน diffusion, และโมเดลหลายทางเดินที่ซับซ้อนก่อน fully convolutional network ในแง่นี้ ผมตื่นเต้นกับงานนี้มาก ไม่ใช่เพราะมันเป็นสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุด แต่ตรงกันข้าม เพราะมันอาจยังไม่ใช่ต่างหาก

    • ผมไม่แน่ใจว่านี่แปลกขนาดนั้นไหม แทบทุกสิ่งที่เรียบง่าย ล้วนเคยถูกมองว่าซับซ้อนมาก่อน นั่นแหละคือ emergence และโดยทั่วไป ถ้าจะหาสูตรที่เป็นสากลและเรียบง่ายได้ ก็มักต้องผ่านความซับซ้อนทั้งหมดไปก่อน ปรากฏการณ์ในธรรมชาติก็ดูชัดเจนว่าเกิดจากกฎที่ค่อนข้างเรียบง่าย คล้ายกับการพยายามอนุมานกฎกับค่าเริ่มต้นย้อนกลับจาก Game of Life ใครที่บอกว่าง่ายก็คงมั่นใจเกินไปหน่อย แต่แทบไม่มีใครเชื่อจริง ๆ ว่า P=NP

    • AlphaFold เป็นโมเดลที่ผ่านการตรวจสอบโดยการสังเกตโปรตีนที่พับแล้วด้วยการทดลองแบบ X-ray

    • ใช่ สำหรับคนที่อาจยังไม่รู้ MSA ถูกใช้เพื่อทำให้สามารถทั่วไปจากโครงสร้าง PDB ที่มีอยู่ไปสู่ลำดับใหม่ ๆ ได้ หากฝึกด้วยผลลัพธ์จาก AlphaFold2 ความสามารถในการทำให้สามารถทั่วไปนั้นก็ถูกบรรจุรวมมาแล้ว ดังนั้นตอนนี้โมเดลจึงไม่จำเป็นต้องมีความสามารถนั้นอีกต่อไปแล้ว (แค่จำให้ได้ก็พอ) ข้อสรุปง่าย ๆ นี้ดูเหมือนผู้เขียนงานจะมองข้ามไป

  • ผมรู้จักการพับโปรตีนครั้งแรกจากโครงการ Folding@Home(https://foldingathome.org) สมัยที่พลังงานในหอมหาวิทยาลัยแทบฟรีและมี media server เหลือ ๆ ไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญ แต่สงสัยว่าทุกวันนี้บนฮาร์ดแวร์สมัยใหม่ การพับโปรตีนถูกทำให้ง่ายขึ้นมากแล้วหรือยัง หรือว่าใช้ได้กับปัญหาเฉพาะบางอย่างเท่านั้น ดูเหมือนโครงการ Folding@Home ก็ยังมีอยู่

    • เท่าที่ผมรู้ Folding@Home เป็นตัวแก้ปัญหาการจำลองบนพื้นฐานฟิสิกส์ ส่วน AlphaFold และสายต่อของมัน (รวมถึงงานนี้) เป็นวิธีเชิงสถิติ วิธีเชิงสถิติใช้การคำนวณน้อยกว่ามาก แต่เพราะอิงกับการพับโปรตีนที่มีอยู่แล้ว จึงพยากรณ์ได้ไม่ดีนักหากโปรตีนไม่คล้ายกับสิ่งในชุดฝึก กล่าวคือมี trade-off ระหว่างความเร็วกับความครอบคลุม แต่ประสิทธิภาพก็ดีขึ้นมากพอจนตอนนี้มักจะพอสร้างโครงสร้างการพับของโปรตีนที่ต้องการได้แล้ว การพยากรณ์การพับที่เมื่อก่อนแทบเป็นไปไม่ได้ ตอนนี้กลายเป็นส่วนหนึ่งของ workflow ปกติไปแล้ว

    • ผมก็ชอบ SETI@Home เหมือนกัน และถึงจะไม่รู้ผลลัพธ์คืออะไรแบบ 100% แต่เอฟเฟกต์ภาพก็ดึงดูดสายตาและสนุกดี

    • ตามโพสต์ในบล็อกของ F@H (ลิงก์) เขาบอกว่าการรู้พลวัตของการพับก็ยังสำคัญ ไม่ใช่แค่รูปทรงสุดท้ายเท่านั้น โปรตีนที่ ML พยากรณ์ได้ก็ยังเป็นเป้าหมายสำคัญสำหรับการตรวจสอบด้วยการจำลองและการทำความเข้าใจกลไกการทำงาน

    • Folding@Home ยังดำเนินงานอย่างคึกคักอยู่ และตลอดมาก็สร้างการค้นพบที่ยอดเยี่ยมไว้มากมาย (ลิงก์บทความ/ผลลัพธ์)

  • เนื้อหาของบทความคือ "วิธีของเราเรียบง่ายกว่าโมเดลระดับ state of the art" แต่กลับไม่ได้พูดเสียงดังนักว่า "มันตามหลัง state of the art อย่างมากในทุกตัวชี้วัด" คงไม่ง่ายที่จะตีพิมพ์งาน แต่พอแปะชื่อบริษัทยักษ์ใหญ่แล้วปล่อยเป็น preprint ก็ดูจะดึงความสนใจได้มากขึ้น

  • คลัง GitHub ที่ลิงก์ไว้ในบทความนี้น่าอ่านมากจริง ๆ (ลิงก์ arXiv)

    • แค่อ่านบทคัดย่อ (ถ้าผมอ่านถูกนะ) ก็ประมาณว่า "ยังต้องใช้ AI เหมือนเดิม แต่ใช้ AI น้อยกว่าวิธีอื่นมาก"

    • แบ่งปันลิงก์ GitHub ไว้ด้วยสำหรับคนที่สนใจ (apple/ml-simplefold)

  • สงสัยว่าทำไม Apple ถึงมาทำเรื่องการพับโปรตีน

    • Apple ก็มีทีมวิจัย ML เหมือนกัน ไม่ได้ทำแค่งานวิจัยสไตล์ Apple เท่านั้น แต่ยังทำหลายธีมทั้งการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไปและงานวิจัยพื้นฐานด้วย (Apple Machine Learning Research)

    • ผมก็ไม่รู้เหมือนกัน แต่ผมอยากสมัครงาน R&D ที่ไม่จำเป็นต้องคาดหวังรายได้ตรง ๆ บางทีโปรเจกต์แบบนี้อาจถูกใช้เป็นงานทดสอบเพื่อทดลอง/ปรับแต่งชิป AI ของบริษัทเองก็ได้

    • ผมคิดว่าเพราะ local inference นะ Apple น่าจะอยากทำให้โมเดลล้ำสมัยแบบนี้มีขนาดเล็กลงและรันอนุมานได้เร็วบนเดสก์ท็อป ในบทความก็มีผลการอนุมานบน M2 Max 64GB ใน Figure 1E ด้วย จริง ๆ แล้วไอเดียนี้ยอดเยี่ยมมาก บริษัทยาขนาดเล็กก็อาจข้ามข้อจำกัดหลายอย่างได้ง่ายขึ้นเพราะมีความสามารถ local inference ที่รวดเร็ว และยังเอาลำดับที่สร้างขึ้นมาไปลองกับ Bayesian optimization หรือ RL ได้อีก เมื่อเทียบกันแล้ว AlphaFold ต้องใช้ทรัพยากรค่อนข้างมาก อีกทั้งการใช้ multiple sequence alignment เองก็ดูฝืน ๆ อยู่บ้าง ถ้าไม่มีโปรตีนคล้ายกันประสิทธิภาพก็ตก และยังต้อง preprocess หนักมาก Meta's ESM (เมื่อหลายปีก่อน) ก็พิสูจน์ไปแล้วว่าถ้าไม่ต้องจัดเรียงลำดับก็ยังทำได้ดี AlphaFold ไม่ได้มีเวทมนตร์พิเศษอะไร มันก็แค่ปัญหา seq2seq ดังนั้นวิธีหลากหลายแบบจึงใช้ได้ดีทั้งหมด รวมถึง attention-free SSMs ด้วย

    • เพื่อขายคอมพิวเตอร์หรือเปล่า? เมื่อ 20 ปีก่อน Apple ยังมี poster session ด้านวิทยาศาสตร์ใน WWDC และพยายามพอร์ต PyMol มาลง Mac ด้วย ภาพโปรตีนในบทความทำด้วย PyMol และตลอด 15 ปีที่ผ่านมา ภาพในงานวิจัยวิทยาศาสตร์มากกว่าครึ่งก็มาจาก PyMol

    • ไม่รู้ว่านี่คือเหตุผลจริงไหม แต่โปรเจกต์ "ai for science" จำนวนไม่น้อยจริง ๆ แล้วเป็นงานเพื่อการตลาด ถึงแม้จะไม่ได้สร้างประโยชน์โดยตรงต่อผลิตภัณฑ์ของบริษัทหรือไม่มีผลลัพธ์เชิงปฏิบัติชัดเจน โปรเจกต์แบบนี้ก็ช่วยเสริม "สถานะของแบรนด์" ได้มาก

  • หลังจาก AlphaFold เปิดตัว ผมสงสัยว่าการจำลอง molecular dynamics (MD) แบบดั้งเดิมนั้นหมดประโยชน์ในวงการการพับโปรตีนไปแล้วหรือยัง งานที่ออกมาจากที่อย่าง DESRES ยังถือว่าเกี่ยวข้องโดยตรงกับการพับโปรตีน หรือว่าไปทำเรื่องอื่นกันหมดแล้ว

    • MD จัดการกับการเคลื่อนที่ของอะตอม ส่วน AlphaFold ให้มาแค่สแนปช็อตของผลลัพธ์ ดังนั้น AlphaFold ไม่ได้จัดการเรื่องพลวัต หัวใจของ MD ยังเป็นเรื่องการเคลื่อนไหวเหมือนเดิม

    • ผมไปค้นมาเพราะสงสัยว่า parameter ของ AlphaFold V3 ให้เฉพาะบางองค์กรเท่านั้น (และจำกัดไว้สำหรับการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์) ไม่ได้เปิดให้ทุกคนรับได้ (V3 พารามิเตอร์) ขณะที่ AlphaFold V2 ใคร ๆ ก็ดาวน์โหลดได้ (V2 พารามิเตอร์)

    • เดิมที MD ก็ไม่ใช่วิธีที่ใช้พยากรณ์โครงสร้างได้ดีอยู่แล้ว ไม่ใช่ว่ามันหมดประโยชน์เพราะ AlphaFold แต่โดยพื้นฐานแล้ว MD เหมาะกว่าสำหรับศึกษาการพับโปรตีนเอง (ทั้งกระบวนการก่อนเกิดโครงสร้างสุดท้าย หรือการเคลื่อนไหวอย่างเป็นระบบหลังจากพับแล้ว)

  • ผมสงสัยว่าภาพโปรตีนในบทความคืออะไรเลยไปค้นมา: "Figure 1 SimpleFold prediction result… ผลจริงเป็นสีเขียวมรกตอ่อน ส่วนการพยากรณ์เป็นสีเขียวอมฟ้าเข้ม" แต่สุดท้ายกลับสงสัยมากกว่าว่าทำไมถึงเลือกคู่สีแบบนั้น

    • รูป a) คือไดอะแกรมริบบอนของโปรตีน 7QSW(https://www.ebi.ac.uk/pdbe/entry/pdb/7qsw) ซึ่งก็คือโปรตีนพืช RubisCO(https://en.wikipedia.org/wiki/RuBisCO) ที่เป็นหัวใจสำคัญของการสังเคราะห์ด้วยแสง สีถูกใช้เพื่อแยกค่าที่พยากรณ์กับค่าจริง (ground truth) สาเหตุที่แยกยาก ส่วนหนึ่งก็เพราะการเลือกสีอย่างที่คุณว่า แต่อีกส่วนคือเพราะค่าพยากรณ์กับค่าจริงใกล้กันมาก หากพยากรณ์ไม่แม่นจริง ๆ ก็ควรจะเห็นส่วนที่ยื่นแยกออกมาในปริภูมิ 3 มิติและไม่ตรงกันชัดเจน

  • อยากให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยประเมินว่ามุมมองนี้จะมีความหมายอย่างไรต่อการวิจัยการพับโปรตีน ดูเป็นงานที่เจ๋ง แต่ผมยังไม่ค่อยแน่ใจว่าผลกระทบจริงจะเป็นอย่างไร

    • โมเดลนี้มีรูปแบบที่เรียบง่ายจึงใช้แค่ transformer อย่างเดียว ทำให้สามารถใช้ทฤษฎีและเครื่องมือต่าง ๆ ที่มีอยู่สำหรับ transformer ได้ตรง ๆ และที่สำคัญที่สุดคือขยายโมเดลได้ง่าย แต่ประเด็นที่สำคัญกว่านั้นคือ AlphaFold ไม่ได้มีเวทมนตร์อะไร ความลับไม่ได้อยู่ที่รายละเอียดของสถาปัตยกรรมหรือวิธีฝึกมากนัก แต่อยู่ที่การฝึกโมเดลใหญ่บนชุดข้อมูลใหญ่ในที่สุด หลายคนที่เคยลองใช้ AlphaFold เชิงทดลองสังเกตว่ามันทำงานคล้าย LLM มาก (เข้ากับอินพุตที่คล้ายกับชุดข้อมูลฝึกได้ดี แต่แทบไม่ทำให้สามารถทั่วไป)

    • โมเดลในอนาคตอาจมีการเปลี่ยนแปลงก็ได้ ความเห็นของบางคนอาจพอใช้อ้างอิงได้ (SimpleFold และอนาคตของการพยากรณ์โครงสร้างโปรตีน) แต่การวิจัยต้องใช้เวลาเสมอ กว่าจะเห็นผลกระทบจริงก็ต้องรอดูอีกหลายเดือนหรือหลายปี การทำนายอนาคตมีข้อจำกัด

  • ไม่ใช่เรื่องใหม่เสียทีเดียว แต่การได้เห็นแนวโน้มที่โมเดลการพับโปรตีนเรียบง่ายลงเรื่อย ๆ นั้นน่าประทับใจมาก ตั้งแต่ AF2 ไป AF3 ความซับซ้อนของโมเดลก็ลดลงแล้ว และงานนี้ก็พาแนวโน้มนั้นไปอีกขั้น เป็นการนำ "bitter lesson" มาใช้จริง

    • ชวนให้สงสัยว่า AF3 ทำผลงานได้ดีจริง ๆ ก็เพราะใส่ผลลัพธ์จาก AF2 ซึ่งมี inductive bias จำนวนมากอยู่แล้ว ลงไปในข้อมูลฝึกหรือเปล่า

  • เทคนิค Flow-matching ที่บทความพูดถึงน่าสนใจมาก ผมไปรู้จักมันจากการศึกษาในบริบทของ generative AI แล้วก็รู้สึกทึ่งที่เทคนิคซึ่งหยิบยืมแนวคิดจากอุณหพลศาสตร์และการเคลื่อนที่แบบบราวเนียน กลับถูกนำมาใช้แก้ปัญหาการพับโปรตีนได้อย่างลงตัว