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Meta 的网络，称为 ESMFold，不如 AlphaFold 准确，但它在预测结构方面快了大约 60 倍，这意味着我们可以将结构预测扩展到更大的数据库。” 做一个测试案例，研究人员决定将他们的模型应用于来自环境（包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地）的批量测序“宏基因组”DNA 数据库。其中绝大多数编码潜在蛋白质的 DNA 条目来自从未被培养过且科学未知的生物体。 Meta 团队总共预测了超过 6.17 亿种蛋白质的结构。这项工作只用了 2 周时间（AlphaFold 可能需要几分钟才能生成一个预测）。Rives 说：“任何人都可以免费使用这些预测，就像模型底层的代码一样。”
