Quais são limitações de predições por IA (ex.: AlphaFold)?

As limitações de predições por IA, como o AlphaFold, incluem: 1. Dados de Treinamento: A precisão das predições depende da qualidade e quantidade dos dados utilizados para treinar o modelo. Se os dados forem limitados ou enviesados, as predições podem ser imprecisas. 2. Complexidade das Estruturas: Algumas proteínas têm estruturas muito complexas ou dinâmicas que podem não ser totalmente capturadas por modelos de IA. 3. Interações Moleculares: A IA pode ter dificuldades em prever como as proteínas interagem com outras moléculas, o que é crucial para entender suas funções biológicas. 4. Condições Ambientais: As predições podem não levar em conta as variações nas condições ambientais que podem afetar a conformação das proteínas. 5. Generalização: Modelos treinados em um conjunto específico de proteínas podem não generalizar bem para proteínas de diferentes famílias ou com características distintas. Essas limitações destacam a importância de complementar as predições de IA com experimentação e validação em laboratório.