IT思维

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。

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。

新的研究表明深度学习如何改善基因疗法和抗病毒药物。

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。

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。

微塑料无处不在——在我们喝的水、吃的食物和呼吸的空气中。

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？

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。

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。

又是一年谷歌 I/O 开发者大会，AI 依旧是绝对的主角。

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。

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。

蛋白质设计一直依赖于结构功能与蛋白序列的对应关系。

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。

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

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。

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。

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。