人工智能助力應對科研大挑戰
近年來，人工智能（AI）領域發生了巨大變化，ChatGPT橫空出世，引發生成式AI創業熱潮。英國《新科學家》雜志網站在近日的報道中指出，很多科研團隊和公司正在利用AI應對人類目前面臨的最大的科學挑戰：從破譯蛋白質的秘密，到研制出新藥，再到應對氣候變化以及實現可商用的核聚變發電等。揭示蛋白質結構根據蛋白質氨基酸序列來確定其折疊結構一直是生物學領域的“老大難”。有些氨基酸和其他氨基酸相互吸引、相互作用，有些氨基酸則具有疏水性，而且氨基酸鏈形成了復雜的形狀，令人難以精準確定，研究人員往往需要數年時間才能解決一個折疊結構。英國“深度思維”公司于2020年底首次宣布研發出一種AI方法來精準預測蛋白質的折疊結構。2021年，他們宣布已繪制出人體中98.5%的蛋白質的結構圖。2022年7月，該公司AI程序“阿爾法折疊”已經預測出迄今已知幾乎所有蛋白質結構，在短短18個月內破解了生物學領域的重大難題之一。這些數據能幫助人類抗擊瘧疾、應對抗生素耐......閱讀全文
AI驅動的蛋白質設計
擴散模型已被證明在圖像和文本生成中很有用，而且似乎也適用于蛋白質設計。然而，這類模型目前的成功率并不高；產生的序列基本不能折疊成目標結構。而近期，由《自然》（Nature）發表的一篇論文描述了一種能設計新蛋白質的深度學習方法，名為RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
蛋白質組學+AI技術
人們在吞咽的時候，頸部有個器官會隨著吞咽動作上下活動，它就是甲狀腺。西湖歐米有望實現臨床轉化的第一個項目，就是基于蛋白質標志物的甲狀腺結節的良惡性診斷。甲狀腺很小，但它影響到五臟六腑。數據顯示，每5個成年人中就可能有1人患有甲狀腺結節。其中，約60%的甲狀腺結節都是良性的。但有10%的結節是惡性的，
AI能“構想”新蛋白質結構
科技日報北京12月2日電 （實習記者張佳欣）半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰，難倒了幾代科學家。但現在，人工智能（AI）解決了這一問題。據《自然》雜志1日發表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內的研究小組描述了一種
AI教育風潮席卷中國高校－學生用AI學AI
“What does this machine do(這臺機器是干什么的)？”4日下午，西南交通大學孟加拉國留學生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲勞試驗儀器的照片。收到他的語音提問后，手機中的24小時在線“AI學伴”瞬間給出如論文般詳細的英文回答。 這是西南交大首門人工智能通識課的第一課
用AI識別AI：西湖大學研究可檢測AI生成文本
虛假新聞、惡意產品評論、剽竊……ChatGPT、 GPT-4等AI大語言模型的應用帶來便利，但其誤用也帶來一系列問題。西湖大學工學院張岳教授的“文本智能實驗室”日前發布的一項研究提出一種高準確率、高速、低成本、通用的新文本檢測方法——Fast-DetectGPT，無需訓練即可識別各種AI大語言模型生
AI設計出具非凡結合強度蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一種使用深度學習方法設計出來的新蛋白質。圖片來源：華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所美國科學家借助機器學習軟件，創建出一批具有非凡結合強度的蛋白質分子。這些分子與包括人類激素
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各界關注與擔憂。近年來，不少關于人工智能（AI），并和人類生產、生活關系緊密的議題被廣泛討論，諸如“如何應對AI可能對社會產生
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各
“AI+”時代－|－AI“解碼”免疫系統
人體免疫系統包含了很多有關身體健康的信息，其中的關鍵部分就包含在血液中。醫學界提出了一個大膽設想：通過創建一個萬能的血液測試，采集免疫系統與病原體之間的反應信息，繪制“免疫圖譜”，從而解碼免疫系統中的信息，及時在疾病惡化前篩查確診。那么，什么樣的平臺能提供足夠的計算力，不斷通過機器學習和精準模型
用AI數據訓練AI可能最終導致崩潰
《自然》7月24日發表的一篇論文指出，用人工智能（AI）生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型可能會污染它們的輸出，這個概念稱為“模型崩潰”（model collapse）。該研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的胡言亂語，顯示出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。 生成式AI工具越來越受歡迎，
用AI數據訓練AI可能最終導致崩潰
《自然》7月24日發表的一篇論文指出，用人工智能（AI）生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型可能會污染它們的輸出，這個概念稱為“模型崩潰”（model collapse）。該研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的胡言亂語，顯示出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。生成式AI工具越來越受歡迎，如大語言
AI“參謀”來了！中關村AI新藥研發平臺落成
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的中關村AI新藥研發平臺在北京中關村生命科學園舉行落成典禮。該平臺于2020年12月開始籌建，旨在利用人工智能技術幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，成為生物醫藥企業新藥研發的
為什么越使用AI，越活得像個AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生產力的同時，也給高等教育領域帶來了顛覆性變革。然而，它所具有的“技術雙面性”很可能引發“流利但不真實”“道德偏見”“技術依賴”等問題，這將影響高等教育場景。2023年初，全球多所高校陸續出臺政策禁止學生使用生成式AI，但越來越多的大學開始意識到生成式AI勢不可擋，單
生成式AI設計出非天然蛋白質
加拿大多倫多大學研究人員開發了一種人工智能系統，可以使用生成擴散來創建自然界中不存在的蛋白質。該系統有望使治療蛋白的設計和測試更加高效和靈活，從而加速人類藥物開發。研究發表在最新一期《自然·計算科學》雜志上。 蛋白質由氨基酸鏈組成，氨基酸鏈折疊成的三維形狀反過來又決定了蛋白質的功能。這些折疊的
Meta公司AI預測6億蛋白質結構
ESM宏基因組圖譜數據庫包含6.17億個蛋白質的結構預測。圖片來源：ESM宏基因組圖譜 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2億個蛋白質的預測結構，幾乎涵蓋了DNA數據庫中已知生物的所有蛋白質。現在，另一個科技巨頭正在填補蛋白質宇宙中的暗物質。 Meta公司（前
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
AI識別出290個新蛋白質家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
AI無需人干預設計新蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。使用CARBonAra進行序列預測（示意圖
AI識別出290個新蛋白質家族
據瑞士巴塞爾大學官網20日報道，該校和瑞士生物信息學研究所（SIB）的科學家借助機器學習技術，識別出了290個新的蛋白質家族和一個類似花朵形狀的新蛋白質折疊。相關論文發表于最近的《自然》雜志。 在過去幾年里，“阿爾法折疊”徹底改變了蛋白質科學。這種人工智能工具利用科學家在過去50多年收集的蛋白
預測蛋白質序列的新AI模型問世
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院科技日報北京8月8日電 （記者張佳欣）瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內
了解蛋白質挑戰的AI解決方案
根據一項嚴格的獨立研究，在一項重大的科學進步中，DeepMind的AI系統AlphaFold的-新版本已被認為是解決已有50年歷史的蛋白質結構預測挑戰(通常稱為“蛋白質折疊問題”)的解決方案。評定。從長遠來看，這一突破可以大大促進生物學研究，從而在疾病理解和藥物發現等領域開辟新的可能性。CASP14
“氏無界·AI無疆”醫療AI成果轉化行動啟動
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516109.shtm
亞馬遜云推出AI代理功能，讓AI成為助理
Amazon Bedrock的Agents（代理）功能將使公司能夠構建可以自動執行特定任務的AI應用程序，例如預訂餐廳，而不僅僅是得到去哪里吃飯的建議。 “很多人都如此聚焦于這些模型和模型的大小，但我認為真正重要的是如何利用它們構建應用，這也是今天發布代理（Agents）功能的一個重要原因。”
“AI成龍”遇冷，AI數字人在影視業不靈？
影視業成為“粗制濫造”的標簽?近日，影視巨星成龍主演、大量使用了人工智能（AI）數字人技術的電影《傳說》登陸大熒幕，卻遭遇了票房與口碑的雙失利。截至7月20日，豆瓣評分5.3，上映10天累計票房不到8000萬元。顯然，“AI成龍”遭到了冷遇。“AI成龍”本是《傳說》這部電影的賣點。據介紹，為了劇情需
當蛋白質組遇上AI，加速的是什么
臨床質譜局部圖 ?西湖歐米供圖使用壓力循環技術處理微量組織樣品。 ?西湖歐米供圖西湖歐米愿景圖 ?西湖歐米供圖一個普通人做一次血液全蛋白質組的質譜檢測，能獲得哪些有意義或有趣的信息？誰會成為蛋白組領域的23andMe（DNA鑒定公司）？去年7月人類蛋白質組98.5%的蛋白質結構被AlphaFold破
從預測進化－AI能“構想”新蛋白質結構
半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰，難倒了幾代科學家。但現在，人工智能（AI）解決了這一問題。據《自然》雜志1日發表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內的研究小組描述了一種升級的阿爾法折疊系統，該系統由深度思維（
AI－耗電超出預期，未來－AI－進展或依賴能源突破
據 technews 報道，由于 AI 消耗電力將遠遠超出人們預期，OpenAI 執行長 Sam Altman 認為，未來 AI 發展需要尋求能源突破。Sam Altman在彭博社于達沃斯世界經濟論壇（World Economic Forum）期間舉行的座談活動中談道，對氣候友善的能源，特別是核融合
用AI生成數據訓練AI或導致模型崩潰
科技日報北京7月25日電?（記者張夢然）《自然》24日正式發表的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重問題：用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出，這被稱為“模型崩潰”。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的“胡言亂語”（演示中一個建筑文本最終變成了野