Físicos, biólogos e outros cientistas tentaram, durante décadas, escrever algoritmos, traduzidos em programas de computador, que determinassem a estrutura de proteínas, uma tarefa muito complexa porque a proteína pode, em princípio, assumir um número astronómico de configurações diferentes. Sabe-se que o problema é muito, muito, difícil, porque pertence a uma classe de problemas que ficam rapidamente mais complicados quando a dimensão (neste caso, o comprimento da cadeia de aminoácidos) aumenta. Em 1994, teve lugar a primeira edição da competição CASP, que desde então se tem repetido de dois em dois anos. Na CASP, equipas de investigação de todo o mundo competem para ver quem consegue determinar com maior precisão, por via computacional, a estrutura de determinadas proteínas a partir da sua sequência de aminoácidos. Como se trata de um problema de grande importância científica e prática, em medicina e na indústria farmacêutica, milhares de investigadores e equipas têm competido ao longo destes anos, obtendo resultados que têm melhorado de forma progressiva e gradual ao longo do tempo. Já foram usadas as abordagens mais diversas, que vão desde a modelação directa das forças entre átomos até métodos baseados em regras empíricas, mas até este ano, os resultados estavam longe de ser brilhantes. Mesmo os melhores programas erravam muito, especialmente quando se tratava de determinar a estrutura de proteínas que eram muito diferentes de quaisquer outras proteínas com estrutura conhecida.
Este ano, a empresa DeepMind, detida pela Google, que já tinha ficado famosa em 2016 com a criação de um programa, o AlphaGo, que bateu o campeão do mundo no difícil jogo do Go, venceu esta competição, com o programa AlphaFold. Este programa não só ficou em primeiro lugar como conseguiu obter resultados excepcionalmente bons, atingindo uma precisão superior a 92%, um valor que deve ser comparado com o valor de 40% do melhor programa de 2016. O resultado do AlphaFold é tão bom que permite a sua utilização prática na determinação da estrutura de quase todas as proteínas. Um problema que, durante mais de meio século, desafiou os melhores grupos de investigação do mundo, foi agora resolvido por este programa, que usa técnicas de aprendizagem automática, baseadas em redes neuronais, para aprender a determinar a forma como uma proteína se dobra sobre si mesma. Concretiza-se, assim, um sonho antigo e abre-se mais uma importantíssima área de aplicação para a Inteligência Artificial.
Muitas vezes, as discussões sobre a Inteligência Artificial focam-se nos riscos e nos problemas que a tecnologia levanta, ao criar visões distorcidas da realidade, invasões de privacidade ou desemprego. Mas é importante lembrar que a razão que levou ao desenvolvimento desta tecnologia é a esperança de que ela será útil e benéfica para a humanidade, ao permitir-nos fazer novas descobertas científicas, criar novos modelos de negócio e descobrir novas soluções para problemas que, de outra forma, não conseguiríamos resolver.
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O formato do estádio é oval, medindo 317 metros no eixo maior e 279 metros no menor. Sua altura máxima é de 32 metros. A distância entre o centro do campo e o espectador mais afastado é de 126 metros.
O gramado tem 110 metros de comprimento por 75 de largura. É circundado por um fosso de 3 metros de largura e profundidade, com bordas em desnível. O acesso ao gramado é feito por intermédio de 4 túneis subterrâneos.
A parte destinada ao público é constituída por três lances: a geral, que costumava acomodar até 30 mil espectadores de pé; o segundo lance, com 30 mil cadeiras e 300 camarotes com 5 lugares cada; no terceiro, situado sobre as cadeiras, ficam as arquibancadas, originalmente com capacidade para 100 mil espectadores sentados. Na parte central do eixo menor, lado da sombra, ficam a Tribuna de Imprensa, a Tribuna Desportiva e as Cadeiras Especiais, incluindo as Cadeiras Perpétuas. Logo abaixo destas estão 20 cabines refrigeradas de emissoras de rádio e televisão.