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神经网络从数据中学习空气动力学物理定律

神经网络从数据中学习空气动力学物理定律

2022-05-23 15:36:04 0

机器学习和基础学科交叉在近年受到越来越多的关注。能够从大量数据中学习的 AI,是否能够像人类一样,从数据中发现规律?当神经网络被用于解决物理问题时,是否有可能学习到物理知识?

AI 发现的新形状记忆合金,为未来材料开发提供了概念证明

AI 发现的新形状记忆合金,为未来材料开发提供了概念证明

2022-05-17 12:31:35 0

形状记忆合金 (SMA) 是固态驱动和热能收集应用的优秀候选材料。

现在的你可能无法想象,未来合成生物学与人工智能会对世界产生哪些影响

现在的你可能无法想象,未来合成生物学与人工智能会对世界产生哪些影响

2022-05-13 17:24:28 0

劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory,LBNL 或LBL)、美国空军研究实验室(Air Force Research Laboratory 缩写AFRL)等机构的研究人员合作,对人工智能在合成生物学中的应用现状、影响、挑战以及潜力与前景进行了较为系统的阐述。

谷歌的「AI帝国」

谷歌的「AI帝国」

2022-05-12 11:55:48 0

又是一年谷歌 I/O 开发者大会,AI 依旧是绝对的主角。

新的AI方法绘制了蛋白质组合的潜力,为药物设计、新材料开发提供新的可能

新的AI方法绘制了蛋白质组合的潜力,为药物设计、新材料开发提供新的可能

2022-05-10 13:34:18 0

生物技术行业一直在寻找完美的突变,将不同蛋白质的特性合成组合以达到预期的效果。

中科院团队的新研究,人工智能有助于从空间分辨转录组学中识别组织亚结构

中科院团队的新研究,人工智能有助于从空间分辨转录组学中识别组织亚结构

2022-05-05 13:22:13 0

空间分辨转录组学的最新进展使得能够全面测量基因表达模式,同时保留组织微环境的空间背景。破译组织中斑点的空间背景需要仔细使用它们的空间信息。

机器学习在设计新化学品和材料中的危险

机器学习在设计新化学品和材料中的危险

2022-05-01 17:27:35 0

近日,来自斯坦福大学的 Sadasivan Shankar 和 Richard N. Zare 在《Nature Machine Intelligence》发表 Correspondence 文章:「The perils of machine learning in designing new chemicals and materials」,指出了机器学习在设计新化学品和材料中的危险。

Anthropic 公司研究人员从简单的 AI 中获得关于 Transformer 的新理解

Anthropic 公司研究人员从简单的 AI 中获得关于 Transformer 的新理解

2022-04-28 17:26:07 0

在过去的两年里,人工智能程序的语言流畅度达到了惊人的水平。

机器学习方法创建可学习的化学语法,构建可合成的单体和聚合物

机器学习方法创建可学习的化学语法,构建可合成的单体和聚合物

2022-04-21 20:07:08 0

机器学习方法的兴起正在加快材料和药物发现过程,然而,当前的技术,主要是深度学习,需要大量数据集来训练模型,并且许多特定类别的化学数据集包含少数示例化合物,限制了它们泛化和生成可以在现实世界中创建的物理分子的能力。



  • Facebook团队开发新方法:从数百万个预测蛋白质结构中学习逆折叠,预测序列信息

    Facebook团队开发新方法:从数百万个预测蛋白质结构中学习逆折叠,预测序列信息

    2022-04-16 9:15:51 0

    蛋白质设计一直依赖于结构功能与蛋白序列的对应关系。

    什么是自主人工智能?这里给出了一份企业指南

    什么是自主人工智能?这里给出了一份企业指南

    2022-04-10 13:44:27 0

    自主人工智能被定义为允许机器人、汽车、飞机和其他设备在没有人类指导的情况下执行扩展序列的操作的例程。

    人工智能指导的藻类培养,助力生物燃料研发

    人工智能指导的藻类培养,助力生物燃料研发

    2022-03-27 17:38:23 0

    公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮 藻类在固定碳方面非常出色。像 […]

    将公平注入AI:机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

    将公平注入AI:机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

    2022-03-06 14:57:47 0

    因此,研究人员想出了一种技术,将公平性直接引入模型的内部表示本身。

    准确度高,适用性广,使用物理信息神经网络分析材料的内部结构和缺陷

    准确度高,适用性广,使用物理信息神经网络分析材料的内部结构和缺陷

    2022-03-02 12:29:54 0

    深度学习方法在计算机视觉、自然语言处理等领域发挥着越来越重要的作用。

    「创新的交叉点」:为什么顶级科技风险投资公司对生命科学初创公司下注巨大

    「创新的交叉点」:为什么顶级科技风险投资公司对生命科学初创公司下注巨大

    2022-02-26 14:39:51 0

    越来越多的生物制药初创公司使用机器学习、数据科学和其他计算方法来寻找新的药物靶点、设计新的治疗方法,并支持他们的测试。

    计算机科学家证明,为什么更大的神经网络可以做得更好

    计算机科学家证明,为什么更大的神经网络可以做得更好

    2022-02-20 11:34:13 0

    神经网络并非如此,这是执行类人任务的领先人工智能系统。

    快80~500倍!人工智能快速预测两种蛋白质的结构互作方式

    快80~500倍!人工智能快速预测两种蛋白质的结构互作方式

    2022-02-15 14:54:39 0

    抗体是免疫系统产生的小蛋白质,可以附着在病毒的特定部位以中和它。

    五项研究,人工智能助力地球科学与宇宙探索

    五项研究,人工智能助力地球科学与宇宙探索

    2022-02-04 16:36:38 0

    这要归功于一个由 NASA 艾姆斯研究中心的研究人员开发的名为 ExoMiner 的新深度神经网络。

    理想医疗算法的六大特征

    理想医疗算法的六大特征

    2022-01-28 14:15:30 0

    临床医生越来越多地借助算法工具做出重要的医疗保健决策,这些工具利用大量复杂数据,其程度远远超过人类思维的推理能力。

    四项研究,人工智能助力疾病治疗与抗菌素耐药性预测

    四项研究,人工智能助力疾病治疗与抗菌素耐药性预测

    2022-01-25 14:45:13 0

    在这里,研究人员试图测试 OP-TIL 是否可以将 I 期 HPV 相关 OPSCC 患者分为低风险和高风险组,并帮助选择患者进行降级临床试验。

    人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现

    人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现

    2022-01-23 14:45:17 0

    针对核酸大分子,特别是 RNA 的基于结构的药物设计(SBDD)是一个获得动力的研究方向,已经产生了几种 FDA 批准的化合物。

    Protai 的 AI 平台,在蛋白质水平上绘制疾病进程图,改善药物发现

    Protai 的 AI 平台,在蛋白质水平上绘制疾病进程图,改善药物发现

    2022-01-20 12:08:41 0

    随着越来越多的医疗保健机构和供应商致力于使用 AI 和数据改善患者护理,由 AI 驱动的药物发现初创公司 Protai,正利用蛋白质组学和端到端的 AI 平台,重塑药物发现和开发过程。

    将储层计算与统计预测和深度神经网络连接起来

    将储层计算与统计预测和深度神经网络连接起来

    2022-01-16 14:49:44 0

    在现有的机器学习框架中,储层计算(Reservoir Computing)展示了快速、低成本的训练,并适用于各种物理系统。

    ​2022年应用人工智能会是什么样子?

    ​2022年应用人工智能会是什么样子?

    2022-01-01 10:47:36 0

    在过去的 18 个月中,人工智能的采用率猛增。

    准确率达 95%,机器学习预测复杂新材料合成

    准确率达 95%,机器学习预测复杂新材料合成

    2021-12-30 12:11:22 0

    科学家和机构每年都投入非常多的资源来发现新材料,以期为燃料提供催化剂。

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