最近,研究人员能够从少量血液样本中测量数千种血浆蛋白,这为广泛的数据提供了新的维度,可以增进我们对人类健康的了解。
量子计算机的核心看起来似乎很熟悉:一块邮票大小的硅芯片。但和你笔记本电脑的相似之处就到此为止了。该芯片被包裹在真空室中,冷却到接近绝对零度,上面有 198 个金电极,排列成椭圆形的赛道。
据此前报道,Salvagnini 在情报界从事技术领导工作 20 多年后,于 2023 年 6 月加入 NASA,担任首席数据官。
该研究以《Machine Learning based Reconstruction for the MUonE Experiment》为题,于 2024 年 3 月 10 日发布在《Computer Science》上。
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 抗体(粉色)与流感病毒蛋白(黄色)结合(艺术构 […]
该研究以「Codon language embeddings provide strong signals for use in protein engineering」为题于 2024 年 2 月 23 日发布在《Nature Machine Intelligence》。
该研究以「Explainable machine learning for profiling the immunological synapse and functional characterization of therapeutic antibodies」为题,于 2023 年 11 月 30 日发布在《Nature Communications》。
拜罗伊特大学(Universität Bayreuth)的科学家开发了一种利用人工智能研究液体和软物质的新方法,开启了密度泛函理论的新篇章。
「这里的见解是,我们可以看到模型正在学习什么,以做出某些分子将成为良好抗生素的预测。从化学结构的角度来看,我们的工作提供了一个具有时间效率、资源效率和机械洞察力的框架,这是我们迄今为止所没有的。」麻省理工学院医学工程与科学研究所(IMES)和生物工程系医学工程与科学 Termeer 教授 James Collins 说道。
该研究以「DeepDelta: predicting ADMET improvements of molecular derivatives with deep learning」为题,于 2023 年 10 月 27 日发布在《Journal of Cheminformatics》。
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮 机器学习方法,特别是在大型数 […]
Google DeepMind 团队介绍了「GraphCast」,一种直接从再分析数据训练的基于机器学习的方法。
密度泛函理论(DFT)的定理建立了多体系统的局部外部势与其电子密度、波函数以及单粒子约化密度矩阵之间的双射映射。
设计新型催化剂是解决许多能源和环境挑战的关键。尽管包括机器学习 (ML) 在内的数据科学方法有望加速催化剂的开发,通过机器学习方法很少发现真正新颖的催化剂,因为它最大的局限性是假设无法推断和识别特殊材料。
微观结构分割是一种从显微图像中提取结构统计数据的技术,是在广泛的材料研究领域建立定量结构-性能关系的重要步骤。
神经科学的一个主要关键是了解我们的感官如何将光转化为视觉,将声音转化为听觉,将食物转化为味觉,将质地转化为触觉。嗅觉有一些特别之处。
了解大脑计算的基础对于推进计算和治疗神经系统疾病至关重要。尽管现代 AI 取得了越来越多的成功,但生物智能仍然是无与伦比的,并且在许多认知任务中的能源效率要高出几个数量级。
德国柏林马克斯·普朗克学会弗里茨·哈伯研究所(Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft)和柏林洪堡大学(Humblodt Universität zu Berlin)的研究团队提出了一个通用的数据驱动框架,该框架提供定量预测以及定性规则,用于通过符号回归和敏感性分析的组合指导所有数据集的数据创建。
该研究以「Deploying synthetic coevolution and machine learning to engineer protein-protein interactions」为题,于 2023 年 7 月 28 日发布在《Science》。
为了使量子材料的发现成为可能,来自太平洋西北国家实验室 (PNNL) 研究人员将详细的数据库作为他们的虚拟实验室。研究人员创建了一个新的未被充分研究的量子材料数据库,为发现新材料提供了一条途径。
但这种情况正在开始改变。借助一种称为稀疏卷积神经网络 (Sparse Convolutional Neural Network,SCNN) 的机器学习工具,研究人员可以专注于数据的相关部分并筛选出其余部分。