未來五年AI如何改變各學科？從LLM到AI蛋白設計、醫療保健......
五年前（2019 年 1 月），《Nature Machine Intelligence》創刊。當然，就人工智能（AI）而言，五年前似乎是一個不同的時代。 1 月 24 日，Nature Machine Intelligence 雜志在《Anniversary AI reflections》（周年人工智能反思）專題中，再次聯系并采訪了近期在期刊發表評論和觀點文章的作者，請他們從各自所在領域中舉例說明人工智能如何改變科學過程。 想知道，他們對人工智能領域的哪些其他主題感到興奮、驚訝或擔憂，以及他們對 2024 年以及未來五年的人工智能的希望和期望是什么。一個反復出現的主題是大型語言模型和生成人工智能的持續發展、它們對科學過程的變革性影響以及對倫理影響的擔憂。 引人注目的是，這些作者強調了人工智能如何徹底改變了各個學科；例如，正如西班牙赫羅納大學（University of Girona）Noelia Ferruz 提到的......閱讀全文
未來五年AI如何改變各學科？從LLM到AI蛋白設計、醫療保健......
五年前（2019 年 1 月），《Nature Machine Intelligence》創刊。當然，就人工智能（AI）而言，五年前似乎是一個不同的時代。 1 月 24 日，Nature Machine Intelligence 雜志在《Anniversary AI reflections》（
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
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
AI可據蛋白結構快速設計藥物分子
一種新的生成式AI可從頭開始設計分子，使其與相應蛋白質精確匹配。圖片來源：蘇黎世聯邦理工學院科技日報訊?（記者張夢然）瑞士蘇黎世聯邦理工學院化學家開發出一種新的人工智能（AI）算法程序，可根據蛋白質的三維表面快速、輕松地設計活性藥物成分。最新一期《自然·通訊》雜志刊發的這一成果，可能徹底改變藥物研發
AI首次“從零開始”設計蛋白酶
在新一期《科學》期刊上，諾貝爾獎得主、美國華盛頓大學的大衛·貝克及其團隊發表了一篇突破性研究論文：他們首次利用人工智能（AI）技術，從零開始設計了具有復雜活性位點的絲氨酸水解酶。這項成就標志著酶工程領域的一個重要里程碑，表明現在人們有能力設計出具有天然酶活性的酶，并且這些人工設計的酶還具備實際應用潛
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
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
芯片設計或可借力AI“突圍”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/9/486050.shtm EDA (電子設計自動化軟件)是芯片設計和制造的核心工具，也是支撐萬億芯片產業規模的共性基礎技術。 有了EDA軟件，工程師可以從概念、算法、協議等出發，完成包括電路設計、版圖
AI設計新蛋白質再現突破，生成在拓撲結構
《自然》雜志11日發表的論文描述了一項結構生物學新突破：一種能設計新蛋白質的深度學習方法，名為RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion）。其能生成各種功能性蛋白質，包括在天然蛋白質中從未見過的拓撲結構。 研究示意圖（部分） 深度學習推動了蛋白質結構的預測和設計，但仍
清華團隊為“AI司機”量身“設計考題”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/497820.shtm飛速發展的自動駕駛技術讓汽車邁入“無人之境”的夢想不再遙不可及，但要想真正實現自動駕駛汽車的大規模商業化落地，安全測試驗證成為了阻礙行業進一步發展的重要因素。近日，清華大學自動化系智能
AI設計的仿生水下黏膠問世
《自然》雜志6日發表的一篇封面文章報道了一種由人工智能（AI）模型輔助設計的超黏水凝膠。這種膠以自然界存在的黏附蛋白為靈感，能修補水管漏洞并在水下黏住物體，具有一系列潛在應用。要設計出在潮濕環境中具有黏附力的物質有一定難度。雖然AI驅動的方法能設計硬材料，但軟材料更加復雜。超黏化合物的設計難度尤其大
Science：AI成功設計自然界中尚不存在的蛋白
7月21日，來自華盛頓大學等機構的科學家們在Science雜志上發布了一款新的人工智能（AI）軟件，該軟件能夠為自然界中尚不存在的蛋白質繪制結構。更令人振奮的是，科學家們已經利用這一軟件創造出潛在用于工業反應、癌癥治療、甚至用于預防呼吸道合胞病毒(RSV)感染的候選疫苗的原始化合物。計算生物學家Ju
AI設計電池，用鋰量可減少70％
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516174.shtm 人工智能（AI）可以加速尋找和測試新材料的進程。近日，微軟的研究人員利用AI設計出一種新電池，大幅降低了對昂貴的礦物鋰的依賴。 ???一位研究人員正在測試人工智能
AI與EDA的融合，讓設計更精確
任何人對人工智能都有著自己的看法，而Mentor Graphics在今年夏天的DAC上討論了關于AI的2個立場。作為一家EDA公司，他們有兩個特定的機會來發現人工智能的價值。一是改進他們提供的設計工具；另一個是專門為人工智能設計創建設計工具。我們今天要講第一個角度。因此，對于這個故事，人工智能本身并
AI設計“納米籠”模擬病毒復雜結構
對AI設計的蛋白質“納米籠”進行低溫電子顯微鏡分析。圖片來源：韓國浦項科技大學韓國浦項科技大學研究團隊利用人工智能（AI）技術，設計出一種“納米籠”，成功模擬出病毒的復雜結構。其可遞送治療基因，進而成為一種醫療創新平臺。這項研究展示了AI在生物醫學領域的巨大潛力，特別是在改善基因治療載體方面。該研究
設計基因編輯工具的AI大模型問世
記者27日從中國農業科學院獲悉，該院農業基因組研究所農業基因編輯技術研發與應用創新團隊構建了全球規模最大的實驗驗證數據集，并基于此開發出人工智能（AI）大模型AlphaCD。該模型不僅能高效預測超過2萬余種胞嘧啶脫氨酶的酶活特征，還能設計出新型高性能堿基編輯工具。相關成果日前發表于國際期刊《細胞
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
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，
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
Nature子刊：AI像造句一樣設計人工蛋白質
近年來，人工智能（AI）已在醫學、生物學及制藥領域中展示出廣闊的發展前景。特別是在蛋白質設計和工程領域，基于 AI 技術創建人工的蛋白質序列已經成為現實，并可能被用于治療各種疾病。 日前，來自 AI 研究企業 Salesforce Research 、合成生物學公司 Tierra Biosci
AI設計透明窗戶涂料為建筑物降溫
北京11月2日電 （實習記者張佳欣）隨著氣候變化加劇夏季炎熱，對建筑物降溫技術的需求也在不斷增長。最近，韓國慶熙大學和圣母大學研究人員在《美國化學學會能源快報》上報告稱，他們利用先進的計算技術和人工智能（AI）設計了一種透明的窗戶涂料，可在不消耗能源的情況下降低建筑物內部的溫度。 研究估計，制冷
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
“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
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
幾周內或能完成半年任務？AI無需人干預設計新蛋白質
《自然·化學工程》創刊號1月12日發表一項研究，報道了一個能對蛋白質進行工程改造的、由人工智能（AI）驅動的全自動機器人。研究結果是對無需人類干預的蛋白質設計和構建的一次概念驗證。 蛋白質在所有生命形式中都起著重要作用。其各種功能廣泛應用于生物技術、化學和醫學。改造新的蛋白質通常是個重復且費力
AI設計能提高蛋白質穩定性、精確度及效率
人工智能（AI）蛋白質設計正在走向“更快、更好、更強”。美國麻省總醫院布萊根分院和貝斯以色列女執事醫療中心團隊開發了一款名為EVOLVEpro的AI工具，被認為是蛋白質工程領域的一項重大突破。團隊在最新一期《科學》雜志上展示了通過該工具設計的6種具有不同用途的蛋白質，證明了EVOLVEpro能夠提高
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生成超越自然界的蛋白？
美國研究人員使用人工智能（AI）來設計超越自然界的新蛋白質。他們開發的機器學習算法，可生成具有特定結構特征的蛋白質，這些蛋白質可用于制造具有特定機械性能（如剛度或彈性）的材料，從而取代作為原料的石油或陶瓷。研究論文發表在最新一期《化學》雜志上。 麻省理工學院、IBM沃森AI實驗室和塔夫茨大學研究人
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
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