IT思维

药物-靶标相互作用 (DTI) 预测在药物发现和重新定位中起着重要作用。

最近，大型语言模型 (LLM)，尤其是基于 Transformer 的模型在机器学习研究领域发展迅速。这些模型已成功应用于自然语言、代码生成、生物和化学研究等各个领域。

作为 HBP 的一部分，法国艾克斯-马赛大学（Aix-Marseille Université，AMU）的研究人员开发了整合患者测量数据的计算大脑建模技术。

在这里，Meta AI 团队和纽约大学的研究人员展示了，使用大型语言模型从主序列直接推断结构，可以在高分辨率结构预测中实现一个数量级的加速。

2023 年 2 月 28 日，率先采用人工智能技术和计算科学来解决治疗挑战的创新实验室 AION Labs，宣布成立 DenovAI，这是该实验室获得以色列创新局（Israel Innovation Authority）批准的第二家初创公司。

全基因组测序的进步引发了数字生物学的革命。

低温电子断层扫描可捕获有关细胞和组织分子成分的大量结构信息。

RNA 分子上的甲基化修饰，关系到某些蛋白的表达，进而会影响到细胞的状态，对于疾病治疗药物开发具有潜在应用价值。

人工智能正在改变现代电子产品——加速可弯曲电视屏幕、超轻型革命性太阳能电池等的设计。

自 2022 年 11 月公开发布以来，ChatGPT 引起了全世界的关注，在全球数百万用户面前展示了人工智能的非凡潜力。

催化剂优化过程通常依赖于化学家基于筛选数据的归纳和定性假设。

人工智能已经将蛋白质工程研究的时间缩短了数年。

高效的化学合成对于满足未来对药物、材料和农用化学品的需求至关重要。

在这里，艾伦图灵研究所、伦敦大学、罗氏制药以及 Genentech 的研究人员，概述了该领域的研究进展，并提出了从具有结构化缺失的数据中学习的一系列重大挑战。

全局机器学习力场（MLFF）能够捕捉分子系统中的集体相互作用，由于模型复杂性随系统规模显著增长，现在可以扩展到几十个原子。

「这是一个漂亮的理论结果。」Aaronson 说，同时强调新算法对于模拟像谷歌这样的真实实验实际上没有用。

让 OpenAI 创建的图像生成系统 DALL·E 2 绘制一幅「金鱼在海滩上啜饮可口可乐」的图画，它会吐出超现实的图像。

机器学习技术已广泛应用于化学、物理、生物学和材料科学的许多领域。

深度学习已经能够成功预测 DNA 序列的表观基因组图谱。

最近，一位粒子物理学家谈论他将计算推向了一个新的精度高度。他的工具？一个 1980 年代的计算机程序，称为 FORM。

企业的生成式 AI 模型有可能颠覆内容创作的世界，对营销、软件、设计、娱乐和人际交流产生重大影响。

新加坡 Gero PTE 公司的研究人员结合分析和机器学习工具来描述大量纵向测量中的老化过程。

偶极扩散函数 (DSF) 工程重塑了显微镜的图像，可以最大限度地提高测量偶极状发射器 3D 方向的灵敏度。

开发用于在分子和纳米尺度上分析蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的新方法可以深入了解细胞内信号通路，并将提高对蛋白质功能以及其他生物和非生物来源的纳米级结构的理解。

移动无线技术从 3G/4G 到 5G 的演进以及工业 4.0 的引入，导致无线系统设计的复杂性不断增加。