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人工智能AI 重建粒子轨迹，发现新物理学
2024/04/14 0
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。

人工智能比手动快13倍多，「机器人+AI」发现电池最佳电解质，加速材料研究
2024/04/11 0
传统的材料研发模式主要依赖「试错」的实验方法或偶然性的发现，其研发过程一般长达 10-20 年。

人工智能里程碑时刻！David Baker 团队利用 AI 从头设计抗体
2024/03/20 0
公众号/ ScienceAI（ID：Philosophyai） 抗体（粉色）与流感病毒蛋白（黄色）结合（艺术构 […]

人工智能计算蛋白质工程最新SOTA方法，牛津团队用密码子训练大语言模型
2024/03/05 0
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》。

人工智能登Nature，提前300毫秒预测聚变中等离子体「撕裂」，普林斯顿团队开发AI控制器
2024/02/25 0
普林斯顿大学机械与航空航天工程教授、该研究的作者之一 Egemen Kolemen 表示，这些发现「绝对」是核聚变向前迈出的一步。

人工智能罗氏制药和GRCEH团队开发可解释机器学习方法，用于分析治疗性抗体的免疫突触和功能表征
2024/01/20 0
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》。

人工智能描述液体和软物质的AI方法，开启密度泛函理论新篇章
2024/01/14 0
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。

人工智能Nature|从1.07亿个分子中发现新抗菌化合物，MIT团队开发用于抗生素发现的DL方法
2023/12/23 0
「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。

人工智能可直接比较潜在新药的性能，杜克大学团队开发新的药物AI模型
2023/12/06 0
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》。

人工智能纽约大学团队开发用于基因组学的神经网络，并解释了它如何实现准确的预测
2023/11/26 0
公众号/ ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮 机器学习方法，特别是在大型数 […]

产品思维台式PC上可运行，DeepMind天气AI以0.25°分辨率预测全球10天内数百个天气变量，仅1分钟
2023/11/19 0
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。

人工智能MIT学者讲述生成式 AI 的故事，它会越来越了解你，你也不得不了解它
2023/11/12 0
快速浏览一下资讯类网站就会发现，如今生成人工智能似乎变得无处不在。事实上，其中一些新闻资讯可能是由生成式人工智能帮忙撰写的，例如 OpenAI 的 ChatGPT。

人工智能更低计算成本，基于单电子约化密度矩阵的机器学习电子结构方法
2023/10/29 0
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。

人工智能科学家使用外推ML方法加速发现新型催化剂
2023/10/22 0
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。

人工智能用于化学研究的 GPT-4：什么可以做，什么不可以做？
2023/10/19 0
GPT-4 在应对化学挑战方面表现出非凡的能力，但仍然存在明显的弱点。

人工智能通过 AI 与人类协作，更轻松、更快速地分析材料微观结构
2023/10/07 0
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。

人工智能更高速更低能耗，开发光子学潜力，提升机器学习硬件运算能力
2023/10/04 0
基于机器学习的应用程序的大规模增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。

人工智能驱动新型生成式人工智能的物理过程
2023/09/21 0
一些现代图像生成器依靠扩散原理来创建图像。基于带电粒子分布背后的过程的替代方案可能会产生更好的结果。

人工智能使用卷积神经网络从相关 Moiré 超晶格的STM数据中学习有效的理论模型
2023/09/10 0
现代扫描探针技术，例如扫描隧道显微镜，可以获取编码量子物质基础物理的大量数据。

人工智能可与人类鼻子相媲美，谷歌联合开发AI系统预测化学物质气味
2023/09/01 0
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。

人工智能Nature子刊评论：大脑对算法的独特理解，我们是否能够理解神经算法到底是什么？
2023/08/17 0
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。

人工智能通过人工智能绘制材料特性图，加速绝热体的材料空间探索
2023/08/16 0
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。

人工智能仅利用不完整测量便可高效准确的解决量子纠缠量化问题，基于深度学习的新方法
2023/08/03 0
物理系统中存在的纠缠的量化对于基础研究和许多前沿应用至关重要。现在，实现这一目标需要系统的先验知识或非常苛刻的实验程序，例如全状态断层扫描或集体测量。

人工智能登上Science：利用预训练的蛋白质语言模型扩展了氨基酸多样性
2023/08/01 0
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》。

人工智能阿斯利康最新合作研究，AI生成的纳米粒子被证明能够精准地向患病细胞输送药物
2023/07/12 0
「这项研究表明，机器学习和人工智能可以成为构建更有效的纳米疗法的设计过程中不可或缺的一部分。

人工智能「虚拟实验室」为机器学习理解有前途的量子材料提供了可能性
2023/06/24 0
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。

人工智能一种新型神经网络正在帮助物理学家应对数据分析的艰巨挑战
2023/06/10 0
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。

人工智能生成式 AI 如何构建更好的抗体
2023/05/21 0
现在，科学家们已经证明，生成式人工智能（AI）可以为这个费力的过程中的某些过程提供一条捷径，提出可以增强抗体抗 SARS-CoV-2 和埃博拉病毒等病毒效力的序列。

人工智能每小时分析百万细胞，中科院团队从单细胞数据中监督学习高置信度表型亚群
2023/05/17 0
PENCIL的分类模式识别特定表型富集的亚群，与差异丰度测试算法具有相同的应用。然而，基于监督学习的 PENCIL 框架提供了一种更灵活的方式来同时选择基因和识别亚群。为了证明这一独特的特征，与其他方法进行比较的模拟被设计为需要基因选择。

人工智能以前所未有的原子数量进行量子力学模拟，机器学习发现新的高压固体氢
2023/05/05 0
氢是宇宙中最为丰富的元素。从外太空到恒星，再到地球上的许多物质，氢无处不在。

人工智能AI 驱动的机器人在没有人类帮助的情况下开始寻找新材料
2023/04/24 0
这就是劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的「材料项目」（Materials Project）所面临的挑战。

人工智能中科大团队提出 SDGAE，一种基于图卷积自编码器的 DTI 预测方法
2023/04/23 0
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。

人工智能大型语言模型的新兴自主科研能力，自主设计、规划、执行科学实验
2023/04/17 0
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。

人工智能Regression Transformer：一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法
2023/04/13 0
BM 欧洲研究院和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出了 Regression Transformer（RT），这是一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法。这为多任务语言模型引入了一个新方向——无缝桥接序列回归和条件序列生成。

人工智能使用深度神经网络预测大脑如何处理自然声音
2023/04/11 0
法国国家科学研究中心和艾克斯-马赛大学以及荷兰马斯特里赫特大学的研究团队，利用模型比较框架并对比声学、语义（连续和分类）和声音到事件深度神经网络表示模型预测感知声音差异和 7 T 人类听觉皮层功能磁共振成像响应的能力。

人工智能「人脑计划」研究：大脑建模的进步为脑医学的「数字孪生」方法开辟道路
2023/04/02 0
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。

人工智能机器学习模型加快对脱碳技术的催化剂评估，从几个月到毫秒
2023/03/31 0
通过在阿贡的 Theta 超级计算机上进行的模拟，该团队创建了一个包含 20,000 个结构的数据库，用于氧与掺杂碳化钼的结合能。他们的模拟考虑了几十种掺杂元素和催化剂表面每种掺杂元素的一百多个可能位置。Theta 是阿贡领导计算设施、美国能源部科学用户设施办公室的一部分。

人工智能Meta AI团队新成果！150亿参数Transformer模型对原子级蛋白质结构进行进化尺度预测
2023/03/19 0
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。

业界资讯新发现的酶可将空气转化为电能，提供新的清洁能源
2023/03/10 0
Huc 是一种高效的氧不敏感酶，可将大气 H2 的氧化与呼吸电子载体甲萘醌的氢化结合。

人工智能比现有方法快1000倍！华盛顿大学和微软团队使用图神经网络从单个蛋白质结构中预测隐藏Pocket的位置
2023/03/06 0
有的蛋白质在基态结构中缺乏 Pocket，因此被认为是「不可成药的蛋白质」。

人工智能AI画出最准确的银河系恒星诞生地图
2023/03/03 0
恒星是由分子气体和尘埃在太空中聚结而成。这些分子气体非常稀薄和寒冷，人眼看不见，但它们确实会发出微弱的无线电波，可以用射电望远镜观察到。

人工智能, 创业思维AION Labs 推出用于从头设计抗体的 AI 初创公司
2023/03/03 0
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。

人工智能人工智能如何改变基因组学
2023/02/28 0
全基因组测序的进步引发了数字生物学的革命。

人工智能可在细胞环境中监督挖掘分子模式的卷积网络
2023/02/26 0
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。

人工智能科学家开发出基于人工智能的方法来预测 RNA 修饰
2023/02/23 0
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AI 快速设计出数百万个以前未发现的分子，为未来电子产品开辟道路
2023/02/20 0
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。

业界资讯, 人工智能ChatGPT 将如何改变我们的思维和工作方式？
2023/02/16 0
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。

人工智能合成机器人和 AI 联手发现高选择性催化剂
2023/02/14 0
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。

人工智能首次在实验室合成由 AI 预测的蛋白质，蛋白质语言模型 ProGen
2023/02/09 0
人工智能已经将蛋白质工程研究的时间缩短了数年。

人工智能计算机辅助合成计划与分子图编辑相结合，最大限度减少生物碱所需合成步数
2023/02/07 0
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。

人工智能从具有结构化缺失的数据中学习
2023/02/06 0
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。

人工智能具有数百个原子的分子的精确全局机器学习力场
2023/01/31 0
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。

人工智能带映射和带结构之间的机器学习路线
2023/01/12 0
电子能带结构和晶体结构是固态材料的两个相辅相成的标志。

人工智能新算法关闭量子霸权窗口
2023/01/11 0
「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。

人工智能启发现代人工智能艺术的物理原理，探索生成式人工智能的可能性才刚开始
2023/01/07 0
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。

人工智能用于化学动力学模拟的原子神经网络表示
2022/12/29 0
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。

人工智能什么是机器感知？人工智能如何感知世界
2022/12/26 0
机器感知是计算机以类似于人类感知世界的方式接收和处理感官信息的能力。

人工智能Simple nearest-neighbour 分析满足使用复杂机器学习模型进行化合物效力预测的准确性
2022/12/21 0
化合物效力预测是机器学习在药物发现中的一种流行应用，为此使用了越来越复杂的模型。

人工智能评估深度学习模型以预测表观基因组概况
2022/12/09 0
深度学习已经能够成功预测 DNA 序列的表观基因组图谱。

人工智能粒子物理学的重要计算机程序面临过时风险
2022/12/05 0
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。

人工智能生成式人工智能如何改变创意工作
2022/11/25 0
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。

人工智能人工智能帮助揭秘生物衰老的原理
2022/11/08 0
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。

人工智能深度学习以最佳纳米尺度分辨率解决重叠单个分子的3D方向和2D位置，生成蛋白质图片
2022/11/04 0
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。

业界资讯Struct2Graph：基于结构的蛋白质-蛋白质相互作用预测的图注意网络
2022/11/03 0
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。

人工智能一类机械神经网络的架构材料，未来智能技术的全新畅想
2022/10/26 0
除了一些活组织之外，很少有材料能够在长时间暴露于意料之外的环境负载情况下自主学习表现出所需的行为。

人工智能人工智能是克服现代无线信息系统设计复杂性的关键
2022/10/23 0
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。

人工智能机器学习已经在核物理学领域占据了一席之地
2022/10/18 0
机器学习方法的进步提供了在科学研究中具有广泛适用性的工具。这些技术正在应用于核物理研究主题的多样性，从而带来促进科学发现和社会应用的进步。

人工智能用机器学习建立的数字「鼻子」表明，我们的嗅觉既反映了芳香分子的结构，也反映了产生它们的代谢过程
2022/10/12 0
Alex Wiltschko 十几岁时就开始收集香水。他的第一瓶是 Azzaro Pour Homme，这是他在 T.J. Maxx百货的货架上发现的一款永恒的古龙水。他从《Perfumes: The Guide》中认出了这个名字，这本书对香气的诗意描述引发了他的痴迷。着迷了，他把零用钱存起来从而收藏更多。「我最终完全『陷入了兔子洞』。」他说。

人工智能人工智能在基因组学市场增长机会以及整个基因组学领域的最新技术
2022/10/01 0
人工智能等最新技术浪潮已经触及几乎所有行业和企业的海岸。

人工智能具有受控变量选择的深度神经网络，可高精度识别推定的因果遗传变异
2022/09/26 0
深度神经网络（DNN）因其高预测精度已成功用于许多科学问题，但由于其可解释性差，它们在遗传研究中的应用仍然具有挑战性。

人工智能强化学习为氧化还原液流电池增压
2022/09/13 0
设计可行的分子候选物对于设计低成本和可持续的存储系统至关重要。

人工智能AI初创公司 SiMa.ai 推出用于边缘计算的「专用」AI芯片
2022/09/02 0
在人工智能计算机芯片的广阔前景中，服务于「边缘」市场的产品，包括无人机、物联网设备、电话和低功耗服务器环境，为供应商提供了肥沃的土壤，成为少有的市场之一。

人工智能一个基于深度学习的框架，可用于有效生成细胞内代谢的动力学模型
2022/09/02 0
代谢动力学模型通过机械关系将代谢通量、代谢物浓度和酶水平联系起来，使其对于理解、预测和优化生物体的行为至关重要。

人工智能自学成才的人工智能显示出与大脑工作方式的相似之处
2022/08/29 0
十年来，许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。

人工智能脑机领域新进展：国内团队开发化学介导的人工神经元，可与大鼠脑细胞交换神经递质
2022/08/24 0
脑机接口通常依靠电生理信号来解释和传输神经信息。然而，在生物系统中，神经递质是基于化学的中间神经元信使。这种不匹配可能会引起对传输信息的错误解释。

人工智能150,000个量子位打印在芯片上
2022/08/14 0
量子计算机理论上可以解决任何经典计算机都无法解决的问题——即使是数十亿年——但前提是它们拥有许多被称为量子比特的组件。

人工智能这里有五项研究，人工智能助力肿瘤诊断、免疫反应预测、识别耐药性等医疗研究
2022/08/11 0
对比增强脑肿瘤的预处理诊断在临床神经肿瘤学中仍然具有挑战性，因为它们在常规 MRI 上的外观非常相似。

人工智能BETA：一个用于计算药物靶标预测的综合基准
2022/08/10 0
内部验证是药物靶点预测模型最常用的评估策略。

人工智能人工智能应对材料结构预测的挑战，通过无坐标粗粒化快速发现稳定材料
2022/08/05 0
材料科学的一个基本挑战是阐明化学计量、稳定性、结构和性质之间的关系。

人工智能在超导量子处理器上实现量子卷积神经网络，用于识别量子相位
2022/07/20 0
量子计算关键依赖于有效表征量子硬件输出的量子态的能力。

人工智能可能更适合用于下一代集成电路，复旦团队使用机器学习，来寻找更小尺寸，更少量子隧穿效应的稳定Si/SiO2接口
2022/07/11 0
虽然缩小场效应晶体管的尺寸对于提高计算效率是非常有效，但当接近纳米级时，Si/SiO2 界面处的量子隧穿会带来新的问题。

人工智能人工智能助力癌症、心血管、青光眼等疾病的诊断治疗及药物研发
2022/07/06 0
新的研究表明深度学习如何改善基因疗法和抗病毒药物。

人工智能用人工智能计算分子的「指纹」
2022/06/28 0
机器学习 (ML) 方法已证明能够以传统理论化学方法的计算成本的一小部分来预测分子光谱，同时保持高精度。

人工智能人工智能揭示轮状病毒刺突蛋白结构，助力儿童流行性肠胃炎研究，AlphaFold2又一应用实例
2022/06/25 0
引起儿童流行性肠胃炎的 A 组和 C 组轮状病毒中刺突蛋白 VP4 的 VP8* 结构域表现出保守的半乳凝素样折叠，用于在细胞进入过程中识别聚糖。

人工智能AI 可以写一集《星际之门》吗？谷歌 AI 接受了挑战
2022/06/18 0
谷歌的人工智能负责人 Laurence Moroney 做出了回应，试图证明人工智能可以做什么。尽管他最初并不担心人工智能会取代他或其他作家。

人工智能适用于 45 种元素任意组合，一种用于材料发现的通用神经网络
2022/06/08 0
由于现实世界中可能的材料组合的数量是天文数字，寻找新的有用的材料是一项艰巨的任务。

人工智能四项研究，人工智能助力观测检测技术
2022/06/04 0
微塑料无处不在——在我们喝的水、吃的食物和呼吸的空气中。

人工智能纳米生物：新的机器学习模型预测无机纳米颗粒如何与蛋白质相互作用
2022/05/24 0
公众号/ ScienceAI（ID） 编辑 | 萝卜皮 随着抗生素耐药性感染的增加以及不断演变扩大的大流行病毒 […]

人工智能神经网络从数据中学习空气动力学物理定律
2022/05/23 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？

人工智能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 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。

人工智能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 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。

人工智能谷歌的「AI帝国」
2022/05/12 0
又是一年谷歌 I/O 开发者大会，AI 依旧是绝对的主角。

人工智能新的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 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。

人工智能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 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。

人工智能机器学习在设计新化学品和材料中的危险
2022/05/01 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。

人工智能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 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。

人工智能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 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。

人工智能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 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。

人工智能什么是自主人工智能？这里给出了一份企业指南
2022/04/10 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。

人工智能人工智能指导的藻类培养，助力生物燃料研发
2022/03/27 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 […]