谷歌大脑团队的成员今天宣布，他们已经开发了用于识别蛋白质结晶的计算机视觉，声称准确率约为94％。 蛋白质结晶决定了细胞的形状，对于发现治疗各种疾病的药物中有很大作用。

Google Brain首席科学家Vincent Vanhoucke今天在一篇博文中说:“每种蛋白质的功能性筛选通常要进行数百次实验，虽然检测和成像大多是自动化的，但发现单个蛋白质晶体仍主要通过视觉检查来完成，因此容易出现人为错误。至关重要的是，错过这些结构可能导致丧失重要的生物医学发现，失去推动医学发展的机会。"

为了训练AI模型，Google研究人员与结晶结果的机器识别（MARCO：Machine Recognition of Crystallization Outcomes）工作小组合作。MARCO是由制药公司和学术界各作进行的项目，旨在收集大量具有代表性的蛋白质结晶图像及其元数据，并与晶体学界以外的图像分析专家分享。

Google Brain和MARCO小组之间的工作成果已经在GitHub上发布，该模型使用深度卷积神经网络对结晶结果进行分类。将结晶实验图像输入该模型，会将其归属于晶体，沉淀物，透明物质或“其他物种”四种类别之一。

在PLOS One期刊上发表的论文中对识别蛋白质晶体结构的模型做了详细介绍：晶体结果的机器识别（MARCO）计划已经通过各种来源组装了大约50万个大分子结晶实验的注释图像。在该数据集的不同部分上训练和测试最先进的机器学习算法，我们发现对于各种实验来源的测试图像超过94％的可以被正确标记。晶体识别是高密度筛选和实验系统分析的关键，利用这种算法可以打开行业基础研究的大门。