利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在着诸多不足，例如既有的模型很难兼顾强数值稳定性以及高保真性，这样会导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路一直是大涡模拟研究的热点与难点。 力学所LHD可压缩湍流课题组研究人员改变了既往的研究中只针对亚格子应力建模的固有研究模式，着眼于湍流级串理论中最核心的物理量--能流进行建模，利用多尺度梯度展开方法结合机器学习方法给出了可压缩壁湍流中高精度模化的能流，进而利用高精度能流模型对常见的涡粘模型进行物理约束，最终完成了新的湍流模化过程。新模型很好的结合了高鲁棒性和高保真性的特性并具有了一定的尺度自适应性。通过不同的标准化算例检验，新模型可以对可压缩壁湍流的关键物理量如能流（图1）、平均速度剖面（图2）等给出了精准预测。并可望进一步推广到更复......阅读全文
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
当前，全球癌症患者数量呈逐年上升趋势。癌症驱动基因识别在探讨癌症的发生机制中扮演着重要角色，能够为个性化精准治疗提供策略。而现有方法在泛化性和可解释性方面面临挑战。中国科学院新疆理化技术研究所科研团队与合作者，提出了可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型。这一模型融合人工智能与生物医学的优势，具备可
AI创新法“丈量”厄尔尼诺－－南方涛动未来变化
近日，中国科学院海洋研究所研究员王凡团队联合南京信息工程大学教授张荣华、崂山实验室研究员蔡文炬等，在《自然·通讯》发表研究论文。该研究借助观测数据约束的深度学习方法，大幅降低了对全球关键气候现象厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）未来变化预估的不确定性。ENSO作为地球气候系统中最强的年际变率信号，其冷暖
机器学习模型对阿尔茨海默病的预测风险进行排序
根据最近的一项研究，一旦个人达到65岁，也就是阿尔茨海默病的发病门槛，他们的遗传风险可能在决定他们是否会患上这种致命的大脑疾病方面发挥更大的作用，而不仅仅是他们的年龄。最近发表在《科学报告》杂志上的这项研究利用机器学习模型对患阿尔茨海默病的风险因素进行排序。这是通过使用遗传风险分数、非遗传信息和近5
林分尺度人工林碳平衡和经营收益模拟模型构建
近日，东北林业大学林学院森林经理学科森林生长与经营规划团队董灵波副教授、刘兆刚教授与美国佐治亚大学PeteBettinger教授合作，在《清洁生产杂志》（Journal of Cleaner Production）上发表研究论文。该研究提出了一种林分尺度人工林碳平衡和经营收益的预测和模拟模型，为气候
研究人员利用“机器学习”帮助鉴定磷酸化位点
EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）的研究人员创建了迄今为止最大的参考磷酸化蛋白质组，将近120000个人类磷酸化位点。为了识别最重要的成员，他们使用了一种机器学习方法，能够根据功能重要性对其进行排名。 蛋白质是细胞的核心分子机器，可以通过类似于分子开关的蛋白质修饰来调节。磷酸化
Nature医学突破：利用患者干细胞构建芯片上的疾病模型
来自哈佛大学的科学家通过联合干细胞和“芯片上的器官”（ organ-on-a-chip）技术，第一次培育出了携带一种遗传性心血管疾病的人类功能性心脏组织。这一研究似乎标志着朝着个体化医疗迈出了一大步，其证实了可在实验室中复制出包含患者特异性遗传疾病的大块组织。 这一发表在《自然医学》（Natu
机器学习也许能“算命”
12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和个性的细微差异。该模型或许能提供对人类行为的量化认知。 社会科学家对人类生活是否能被预测的问题看法不一。虽然我们对在人类生活中起到重要作用的社会人口学因素已有充分了解，但一直无
拿纱布、抓针头，英伟达与多所高校合作，开发手术机器人
英伟达（NVIDIA）正与学术研究人员合作，研究手术机器人。 NVIDIA 联合多伦多大学、加州大学伯克利分校、苏黎世联邦理工学院和佐治亚理工学院的研究人员开发了 ORBIT-Surgical，一个训练机器人的模拟框架，可以提高手术团队的技能，同时减少外科医生的认知负担。 受腹腔镜手术（又称
机器学习本构建模与有限元结合的计算方法的研究进展
近日，中国科学院力学研究所和北京信息科技大学合作，在构建数据驱动的材料本构模型及有限元结合研究中取得重要进展。该研究在国际上首次提出并实现了基于物理机理驱动的机器学习本构建模与有限元结合的计算方法，并将该计算方法应用于受到广泛关注的锂金属，实现了它在不同温度和变形场景下的力学行为精准描述。 锂
研究构建染色体融合小鼠模型、模拟染色体演化过程
9月21日，Cell Research在线发表了中国科学院分子细胞科学卓越创新中心（生物化学与细胞生物学研究所）李劲松研究组撰写的题为Creation of artificial karyotypes in mice reveals robustness of genome organizati
研究成功构建全球变网格大气物理化学耦合模拟框架
近日，中国科学技术大学赵纯教授带领的大气科学先进计算实验室（LACAR）成功构建了全球变网格大气物理化学耦合模拟框架，并以大气沙尘为例开展了相关研究。研究成果以“Simulating Atmospheric Dust With a Global Variable‐Resolution Model
山西大学研究团队创新图神经网络模型
6月3日，记者从山西大学获悉，该校智能信息处理研究所团队日前在图神经网络研究方面取得重要进展。相关成果发表于人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能学报》。多种自监督约束的多通道解耦图神经网络模型。山西大学供图图神经网络（GNN）是当前图结构数据处理的核心技术，广泛应用于社交网络分析、生物信
机器学习模型嗅觉水平竟已达到和人类相媲美的程度
近日，英美科学家新设计的机器学习模型已达到与人类嗅觉水平相媲美的程度，能用语言描述化学物质的气味。研究人员用它“描绘”了与数百种化学结构相对应的气味图，例如“果味”或“青草味”。这张指南图可帮助研究人员设计新的合成气味，并可能提供有关人脑如何解读气味的新见解，意味着向气味数字化又迈近了一步。
科研人员利用机器学习方法解码原子核壳演化
近日，中国科学院近代物理研究所核物理中心吕冰锋副研究员和湖州师范学院王永佳教授等利用机器学习方法研究原子核低位激发态的能量和电磁跃迁几率,在探索原子核壳演化研究中取得重要进展。相关成果于9月10发表在《物理学快报B》上。原子核是物质的一个非常重要的层次，它由质子和中子组成。上世纪三十年代，科学家们就
基金委|下一代人工智能方法项目指南发布
国家自然科学基金委员会现发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2022年度项目指南，请申请人及依托单位按项目指南中所述的要求和注意事项申请。 国家自然科学基金委员会 2022年5月16日 可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2022年
大连化物所利用器官芯片技术构建糖尿病肾病模型
近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员秦建华领导的微流控芯片研究团队利用器官芯片技术成功构建了一种功能化肾芯片系统，并用于模拟糖尿病肾病早期病理变化，相关研究成果发表在Lab on a Chip (2017,17(10):1749-1760)杂志上。 糖尿病肾病是糖尿病的常见并发症之一，也是
利用CRISPR/Cas9技术构建基因敲除大鼠及小鼠模型
国际著名生物学期刊《Nature Biotechnology》(2012年影响因子为32.44)于8月8日在线正式发表了上海市调控生物学重点实验室、华东师范大学生科院生命医学研究所刘明耀教授和李大力副教授课题组的最新研究成果。这是继今年6月该课题组在《Nucleic Acids Rese
新的机器学习模型预测CRISPRCas9编辑人原代T细胞的结果
近日，一项发表于Nature Biotechnology的题为"Large dataset enables prediction of repair after CRISPR-Cas9 editing in primary T cells"研究中，来自Chan-Zuckerberg Biohub
可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2025年度项目指南
可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2025年度项目指南 可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划面向人工智能发展国家重大战略需求，以人工智能的基础科学问题为核心，发展人工智能新方法体系，促进我国人工智能基础研究和人才培养，支撑我国在新一轮国际科技竞争中的主导地位。 一、科学目标
一种提高国家尺度植被碳密度估算精度的新方法
近日，中国科学院地理科学与资源研究所副研究员黄玫、助理研究员王昭生等提出了基于机器学习随机森林模型提高国家尺度植被碳密度估算精度的方法，为集成多模型模拟结果减少碳估算不确定性提供了新的估算方法。 相关研究成果发表于英国生态学会老牌期刊Methods in Ecology and Evoluti
基于人工智能的通用蛋白质工程方法成功开发
蛋白质工程基于蛋白质的灵活性，通过人工手段改变氨基酸序列，实现对蛋白质结构和功能的修饰和改造。与基因组工程相比，蛋白质工程可直接对蛋白质分子进行操纵，借助突变的迭代积累，快速完成蛋白功能优化和创新。 蛋白质工程改造策略包括结构引导的蛋白质理性设计和定向进化，但这些方法往往依赖经验，存在实验周期
基于人工智能的通用蛋白质工程方法成功开发
蛋白质工程基于蛋白质的灵活性，通过人工手段改变氨基酸序列，实现对蛋白质结构和功能的修饰和改造。与基因组工程相比，蛋白质工程可直接对蛋白质分子进行操纵，借助突变的迭代积累，快速完成蛋白功能优化和创新。蛋白质工程改造策略包括结构引导的蛋白质理性设计和定向进化，但这些方法往往依赖经验，存在实验周期长、成本
独特视角：从物理智能到微波视觉（三）
每个阶段还应该研究对应的人脑原生的驱动力，如生理需求、心理需求等，这些需求是驱动通用人工智能算法进行正确学习的必要源动力。第4个阶段研究对象为意识的本质，意识如何形成是一个根本科学问题，人工智能是否能产生意识更是一个哲学问题，这一根本问题的研究有助于解答人类一直寻求的答案：人是从哪里来的。有一点可以
人大构建新型书院体系，包含6大书院
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/507721.shtm今天新民书院、崇实书院求是书院、远见书院正式揭牌中国人民大学优化调整明德书院、明理书院，在校本部新组建新民书院、崇实书院、求是书院，在苏州校区新组建远见书院，形成覆盖六大学部与本硕博全
“技术+约束”突破机器人发展伦理瓶颈
在机器人产业大踏步发展的同时，机器人伦理是一道无法回避的问题。特别是在当前人工智能迅猛发展的大背景下，曾经的“远虑”似乎日益成为“近忧”。机器人发展前景是什么？它与人类的关系会朝着哪个方向发展？如何应对智能机器人带来的潜在伦理风险？ 在近日举行的2022年世界机器人大会领航峰会上，这一话题受到多
机器学习加速探索材料的开发
设计空间几何增长是材料设计中的一大挑战。机器学习（ML）加速探索材料设计已经开始在的这一挑战中发挥作用，并显著提高了发现材料的效率。然而，这个流程暗含了密度泛函理论（DFT）产生的训练集的统计上的偏见。并且，在使用高通量计算产生训练集的时候，大量的计算会失败。这种情况对于一些有趣的，例如含有自由
揭秘五大超级科学机器：飓风模拟器造狂风
不要总是把大型强子对撞机(LHC)挂在嘴上，关于这个庞然大物的报道已经够多了，但除它之外，世界上还有几个研究机器，其重要性一点都不比大型强子对撞机逊色。这些超级机器，有的在跟踪火星机器人，有的在模拟飓风，有的则在揭示超新星诞生之谜，他们不仅具有“冷酷到底”的外观，还肩负着揭开世界上最大的未解之谜的重
科学家利用机器学习解开临床癌症样本中的基因组密码
分析癌症基因组中的突变过程有助于在早期发现和准确诊断癌症，并可以揭示某些癌症患者对治疗产生耐药性的原因。 临床癌症样本是一个巨大的资源，可以为分子诊断技术提供更全面的支持，使特定的癌症患者与适合的癌症疗法相匹配，从而达到最好的治疗效果。然而，由于临床癌症样本中的DNA质量较差（如福尔马林会对D
基金委发布下一代人工智能方法重大研究计划项目指南
关于发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南的通告国科金发计〔2023〕12号国家自然科学基金委员会现发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南，请申请人及依托单位按项目指南中所述的要求和注意事项申请。国家自然科学基金委员会2023年3月31
机器学习能够有效筛选“苦味”
苦味往往在食物味道中并不受欢迎，而引起这种苦味的重要因素之一是一种生物分子—苦味肽。苦味肽是能够与细胞膜上的苦味受体结合进而引发苦味感知的一类小分子肽，通常在食品加工、储存或消化过程中生成。近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员靳艳团队与大连工业大学、内蒙古伊利实业集团有限公司合作，发展了一种