IT思维

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

在过去的 18 个月中，人工智能的采用率猛增。

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。

大数据时代，AI 技术在复杂对象的特征表征、多模态融合、样本自动生成等问题中表现出独特的优势，为合成生物学的应用插上了腾飞的翅膀。

数据集为 AI 模型提供燃料，例如汽油（或电力）为汽车提供燃料。

你知道地球的大气是由什么组成的吗？

耐药细菌的出现需要新抗生素的发现。然而，几十年来，传统的发现策略并没有产生新的抗生素种类。

总部位于圣地亚哥的初创公司 LifeVoxel 已在种子轮中筹集了 500 万美元，以支持其 AI 诊断可视化平台的数据智能，以实现更快、更精确的预测。

「了解大脑的所有复杂性需要从多个尺度——从基因组学、细胞和突触到整个器官水平的洞察力。这意味着处理大量数据，超级计算正在成为解决大脑问题的不可或缺的工具。」

因此，许多神经科学家开始将大脑视为「预测机器」。

在这里，法国国家科学研究中心（CNRS）和艾克斯－马赛大学（Aix-Marseille University）的研究人员确定了感染葡萄酒细菌 Oenococcus oeni 的两种溶解性 siphophage OE33PA 和 Vinitor162 的粘附装置的结构和拓扑结构。这些噬菌体具有不同组成和形态的粘附装置，并且可能使用不同的感染机制。

今天，生物医学研究人员可以通过使用机器学习进行基于图像的分析，有效地对显微镜图像中的数千个细胞进行分类。

得益于空军科学研究办公室的195 万美元赠款，马萨诸塞大学阿默斯特分校数学和统计系教授 Markos Katsoulakis 和 Luc Rey-Bellet，以及布朗大学的 Paul Dupuis 将在接下来的四年开发一种新的机器学习方法，超越对大数据的传统依赖。

Bülent Kızıltan 博士既是一名科学家也是一位企业高管，他通过将创业思维与卓越科学相结合从而推动创新。目前，他在诺华负责因果分析和预测分析的创新工作。以下是他关于药物发现中的数据科学、预测分析和人工智能的访谈内容。

机器学习正在重塑许多科学和工程领域的研究方法。