AI生成超越自然界的蛋白？
美国研究人员使用人工智能（AI）来设计超越自然界的新蛋白质。他们开发的机器学习算法，可生成具有特定结构特征的蛋白质，这些蛋白质可用于制造具有特定机械性能（如刚度或弹性）的材料，从而取代作为原料的石油或陶瓷。研究论文发表在最新一期《化学》杂志上。 麻省理工学院、IBM沃森AI实验室和塔夫茨大学研究人员采用了一种生成模型，其与DALL-E 2等AI系统中使用的机器学习模型架构相同，但研究人员调整了模型架构，以预测实现特定结构的蛋白质的氨基酸序列。 这一模型学习控制蛋白质形成方式的生化关系，产生超越自然界的新蛋白质，从而实现独特应用，例如，该工具开发的食品涂层可使农产品保鲜时间更长，同时保证食用安全。该模型还可在几天内就生成数百万种蛋白质，为科学家迅速提供可供探索的新可能。 研究人员此次构建了两个机器学习模型，以预测各种新氨基酸序列，这些氨基酸序列形成满足结构设计目标的蛋白质。一种模型在蛋白质的整体结构特性上起作用，另一种模型在......阅读全文
AI首次创建高效准确数学算法
英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能（AI）公司“深度思维”团队的最新发现：AI可解决矩阵乘法问题。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。换句话说，这个名为“AlphaTensor”的AI能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问
算法自动“划重点” AI学会“抱佛脚”
预训练模型的兴起给自然语言处理（NLP）带来了“新面貌”。 近年来，Google、Facebook、OpenAI、微软、百度等人工智能“头部玩家”推出多个颇具影响的预训练模型，并反复迭代出十多个版本。无论学术界还是业界，人们对大规模预训练模型“热情高涨”。 日前，来自清华大学的一
AI程序攻克围棋的算法秘密（五）
在本节中，大家应该对MCTS算法的工作原理拥有更为深入的理解。请别担心，迄今为止提到的全部内容应该足以支持您顺利掌握相关内容。惟一需要注意的是我们如何使用策略概率与估值方法。我们在铺展过程中将二者结合在一起，从而缩小每次落子时需要探索的具体范围。Q（s，a）表示估值函数，u（s，a）则代表该位置的已
AI程序攻克围棋的算法秘密（三）
另外，我们还希望能够构建起一套略有不同的策略网络版本； 其应该更小巧且速度更快。可以想象，如果Lusha的经验非常丰富，那么其用于处理每个位置的时间也将相应延长。在这种情况下，虽然她能够更好地缩小合理落子范围，但由于整个过程会不断重复，因此耗费时间可能会过长。所以，我们需要为这项工作
AI程序攻克围棋的算法秘密（四）
不过这样的训练方式其实存在一个问题。如果其只在练习中对抗同一个对手，且该对手也一直贯穿训练始终，那么可能无法获得新的学习经验。换言之，该网络所学到的只是如何击败对方，而非真正掌握围棋的奥秘。没错，这就是过度拟合问题：你在对抗某一特定对手时表现出色，但却未必拥有对付各类选手的能力。那么，我们该
AI程序攻克围棋的算法秘密（二）
但让我们想想，人类是怎样下棋的？假设目前您身处比赛中的特定阶段。根据游戏规则，你可以作出十几种不同的选择——在此处移动棋子或者在那里移动皇后等等。然而，你真的会在脑袋里列出所有能走的棋步，并从这份长长的清单中作出选择吗？不不，你会“直观地”将可行范围缩小至少数几种关键性棋步（这里假定您提出了
AI程序攻克围棋的算法秘密（一）
这篇文章的主角是AlphaGo，谷歌DeepMind团队开发出的围棋AI。其凭借着2016年击败全球顶尖棋手李世石的壮举而广受瞩目。围棋是一种古老的棋类游戏，每一步都存在诸多选择，因此接下来的落子位置很参议会预测——要求对弈棋手拥有强大的直觉与抽象思维能力。正因为如此，人们长久以来一直认为只
AI新算法测寿命 或能助人类更长寿
据英国每日邮报报道，一项新的研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定出个性化医疗方案，从而帮助人们实现长寿的愿望。 据悉，科学家开发的这种AI算法被称为“Aging.AI”，根据人们的血液样本可以计算出生理年龄，并验证某些生活方式的改变和药物是否能提高人们长寿和健康的几率。目
AI新算法测寿命 或能助人类更长寿
据英国每日邮报报道，一项新的研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定出个性化医疗方案，从而帮助人们实现长寿的愿望。 据悉，科学家开发的这种AI算法被称为“Aging.AI”，根据人们的血液样本可以计算出生理年龄，并验证某些生活方式的改变和药物是否能提高人们长寿和健康的几率。目
AI生成超越自然界的蛋白？
美国研究人员使用人工智能（AI）来设计超越自然界的新蛋白质。他们开发的机器学习算法，可生成具有特定结构特征的蛋白质，这些蛋白质可用于制造具有特定机械性能（如刚度或弹性）的材料，从而取代作为原料的石油或陶瓷。研究论文发表在最新一期《化学》杂志上。 麻省理工学院、IBM沃森AI实验室和塔夫茨大学研究人
AI算法等研究全球内孤立波预报获进展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/12/491098.shtm 基于构建模型的不同海区内孤立波预报结果 课题组供图 近日，中科院海洋研究所研究员李晓峰课题组在耦合物理机制和人工智能算法研究全球内孤立波传播预报方面取得重要进展
AI算法非侵入性筛查试管婴儿胚胎
据最新一期《柳叶刀·数字健康》发表的一项研究，美国康奈尔大学医学院研究人员新开发出一种人工智能（AI）算法，可避免活检的缺点，非侵入性地确定体外受精胚胎的染色体数量是否正常，准确率约为70%。 染色体数量异常，称为非整倍体，是体外受精（IVF）胚胎无法植入或无法健康怀孕的主要原因。目前检测非整
AI算法等研究全球内孤立波预报获进展
近日，中科院海洋研究所研究员李晓峰课题组在耦合物理机制和人工智能算法研究全球内孤立波传播预报方面取得重要进展，研究成果发表于遥感领域期刊《环境遥感》。 海洋内孤立波在全球海域分布广泛，其传播速度受多种因素影响，目前的理论模型存在局限性。遥感是海洋内孤立波观测的重要手段，可以通过多卫星协同的准同
AI算法非侵入性筛查试管婴儿胚胎
染色体数量异常，称为非整倍体，是体外受精（IVF）胚胎无法植入或无法健康怀孕的主要原因。目前检测非整倍体的方法之一涉及对胚胎细胞进行类似活检的取样和基因检测，这种方法增加了IVF过程的成本，并且对胚胎具有侵入性。 目前，医生主要使用显微镜来评估胚胎是否存在与生存能力差相关的显著异常。为了
测序仪巨头推出AI算法，预测致病基因突变
ChatGPT等大模型点燃人工智能新一轮热潮之际，另一种累积数百万年的天书般“语言”也在试图用该技术获得最新解码。近日，全球基因测序仪龙头因美纳（Illumina）宣布推出全新的人工智能算法PrimateAI-3D，以求更准确地预测患者致病基因突变。据美国国家卫生研究院发布的数据，每年生成的基因组数
“AI+”时代 | AI“解码”免疫系统
人体免疫系统包含了很多有关身体健康的信息，其中的关键部分就包含在血液中。医学界提出了一个大胆设想：通过创建一个万能的血液测试，采集免疫系统与病原体之间的反应信息，绘制“免疫图谱”，从而解码免疫系统中的信息，及时在疾病恶化前筛查确诊。那么，什么样的平台能提供足够的计算力，不断通过机器学习和精准模型
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各界关注与担忧。近年来，不少关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，诸如“如何应对AI可能对社会产生
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各
蛋白质组学+AI技术
人们在吞咽的时候，颈部有个器官会随着吞咽动作上下活动，它就是甲状腺。西湖欧米有望实现临床转化的第一个项目，就是基于蛋白质标志物的甲状腺结节的良恶性诊断。甲状腺很小，但它影响到五脏六腑。数据显示，每5个成年人中就可能有1人患有甲状腺结节。其中，约60%的甲状腺结节都是良性的。但有10%的结节是恶性的，
AI驱动的蛋白质设计
扩散模型已被证明在图像和文本生成中很有用，而且似乎也适用于蛋白质设计。然而，这类模型目前的成功率并不高；产生的序列基本不能折叠成目标结构。而近期，由《自然》（Nature）发表的一篇论文描述了一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
AI“参谋”来了！中关村AI新药研发平台落成
12月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举行落成典礼。该平台于2020年12月开始筹建，旨在利用人工智能技术帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作，成为生物医药企业新药研发的
用AI预测和设计材料特性，新算法已显示巨大潜力
来自新加坡南洋理工大学、美国麻省理工学院和俄罗斯斯科尔科沃理工学院的研究人员相互合作，开发了一种机器学习算法，这种算法可以预测材料应变时性能的变化。 这项工作可能会为工程新材料带来极大的潜力，新材料可能会因此具有量身定制的特性，在通信、信息处理和能源领域拥有广阔前景。 这篇论文发表在 Pro
AI能“构想”新蛋白质结构
科技日报北京12月2日电 （实习记者张佳欣）半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种
AI也分级？清华教授推动全球首个AI《分级定义》
AI对话系统发展历程 高凯 摄 28日，由清华大学计算机教授、智能技术与系统实验室副主任黄民烈发起，联合了十余家科研机构、二十多位知名学者共同制定的全球首个《AI对话系统分级定义》(以下简称《分级定义》)正式发布，《分级定义》将推动AI对话系统在虚拟个人助理、智能家居、智能汽车(车载语音)、情
一项疫苗保护力指标提升128倍！
经过人工智能（AI）大模型的设计优化，疫苗序列的两个体现保护力的最重要指标分别比传统基准序列提升了128倍和20倍！5月3日，国际顶级学术期刊《自然》以少有的“预览版快车道”，上线了上海生物医药企业斯微生物与百度美国研究院等机构合作的论文。他们首次将AI用于mRNA疫苗开发，并通过生物实验验证了优化
中国AI论文数量世界居首，美国AI系统遥遥领先
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/497845.shtm当地时间4月3日，由美国斯坦福大学以人为本AI研究院（HAI）发起、学术界联合工业界组成的跨学科小组共同编制的“2023人工智能指数（AI Index）报告”（以下简称“斯坦福 AI
了解蛋白质挑战的AI解决方案
根据一项严格的独立研究，在一项重大的科学进步中，DeepMind的AI系统AlphaFold的-新版本已被认为是解决已有50年历史的蛋白质结构预测挑战(通常称为“蛋白质折叠问题”)的解决方案。评定。从长远来看，这一突破可以大大促进生物学研究，从而在疾病理解和药物发现等领域开辟新的可能性。CASP14
Meta公司AI预测6亿蛋白质结构
ESM宏基因组图谱数据库包含6.17亿个蛋白质的结构预测。图片来源：ESM宏基因组图谱 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2亿个蛋白质的预测结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。现在，另一个科技巨头正在填补蛋白质宇宙中的暗物质。 Meta公司（前
生成式AI设计出非天然蛋白质
加拿大多伦多大学研究人员开发了一种人工智能系统，可以使用生成扩散来创建自然界中不存在的蛋白质。该系统有望使治疗蛋白的设计和测试更加高效和灵活，从而加速人类药物开发。研究发表在最新一期《自然·计算科学》杂志上。 蛋白质由氨基酸链组成，氨基酸链折叠成的三维形状反过来又决定了蛋白质的功能。这些折叠的
中国科技互联网企业首次！百度以第一完成单位登顶Nature
近日，国际顶刊《自然》杂志发表了百度在生物计算领域的突破性研究成果，并以“加速预览”（Accelerated Article Preview，AAP）形式快速发表。这“待遇”与当初DeepMind提出AlphaGo、AlphaFold2时相同。论文提出mRNA序列优化算法LinearDesign，对