IT思维

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

人工智能已经将蛋白质工程研究的时间缩短了数年。

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。

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。

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。

深度学习已经能够成功预测 DNA 序列的表观基因组图谱。

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。

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。

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。

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。