PottsMPNN je novi strojno‑učen okvir razvijen u odjelu biologije koji uzima u obzir fizičke principe koji upravljaju strukturom i stabilnošću proteina. Model poboljšava generiranje sekvenci i predviđanje utjecaja mutacija na stabilnost proteina. Korištenjem PottsMPNN‑a istraživači mogu dizajnirati proteine čije sekvence ne nalikuju nijednom prirodnom proteinu. U prirodi mnoge sekvence mogu se savijati u istu strukturu, a jedna sekvenca može poprimiti različite strukture, što je izazov za AI dizajn. U studiji se naglašava da se uspjeh ne bi trebao mjeriti samo reprodukcijom evolucijski odabranih sekvenci, već i sposobnošću modela da predvidi stabilnost i mogućnost sklapanja željene strukture.