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
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
预测蛋白质序列的新AI模型问世
使用CARBonAra进行序列预测（示意图）。图片来源：瑞士洛桑联邦理工学院科技日报北京8月8日电 （记者张佳欣）瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。使用CARBonAra进行序列预测（示意图
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
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（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（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算法自动解析脑干白质神经束
美国麻省理工学院、哈佛大学及麻省总医院的科研团队开发出一款人工智能（AI）软件，能够利用算法自动解析脑干中以往难以清晰成像的白质神经束。这一成果打开了研究脑干的新窗口，也为研究神经系统疾病与脑损伤提供了新工具。该研究发表于《美国国家科学院院刊》。该软件名为“脑干束工具”（BSBT），基于扩散磁共振成
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
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
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
新AI算法“望舌诊病”成功率达98％
科技日报北京8月15日电 （记者刘霞）“望舌诊病”是最具中医特色的诊断方法之一，已有2000多年历史。在一项最新研究中，该方法获得了人工智能（AI）技术的加持。土耳其和澳大利亚研究人员成功开发出一种新型成像系统，其算法可通过分析患者舌头的颜色，预测他们所患疾病，成功率高达98%。相关论文发表于新一期
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
新AI算法“望舌诊病”成功率达98％
“望舌诊病”是最具中医特色的诊断方法之一，已有2000多年历史。在一项最新研究中，该方法获得了人工智能（AI）技术的加持。土耳其和澳大利亚研究人员成功开发出一种新型成像系统，其算法可通过分析患者舌头的颜色，预测他们所患疾病，成功率高达98%。相关论文发表于新一期《技术》杂志。研究人员使用5260张图
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
专家解读诺贝尔化学奖，化学家还不会“失业”
“生命的奥秘不是纯粹的生物学问题，它不是孤立的。要研究这样一个复杂生命过程，需要用到生物、化学、物理、数学、计算机等等。”人类研究者在对问题的敏锐上是目前AI比不上的，也能够很快地拥抱新技术助力研究。北京时间10月9日下午，2024年诺贝尔化学奖在瑞典揭晓。奖项授予大卫·贝克（David Baker
AI招聘渐热，如何抵御隐藏在算法背后的歧视？
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/508325.shtm
AI教育风潮席卷中国高校－学生用AI学AI
“What does this machine do(这台机器是干什么的)？”4日下午，西南交通大学孟加拉国留学生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲劳试验仪器的照片。收到他的语音提问后，手机中的24小时在线“AI学伴”瞬间给出如论文般详细的英文回答。 这是西南交大首门人工智能通识课的第一课
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
基于酶工作原理，新算法设计出高效合成酶
以色列魏茨曼科学研究院科学家在新一期《自然》杂志发表文章称：他们利用基于酶工作原理的计算机新算法设计出高效人工合成酶。这种新型酶不仅能催化天然蛋白质无法完成的化学反应，其效率更达到人工智能（AI）设计酶的100倍，标志着“按需定制”高效酶的新阶段即将来临。通过算法设计的一种酶（白色）将底物（红色、黄
用AI识别AI：西湖大学研究可检测AI生成文本
虚假新闻、恶意产品评论、剽窃……ChatGPT、 GPT-4等AI大语言模型的应用带来便利，但其误用也带来一系列问题。西湖大学工学院张岳教授的“文本智能实验室”日前发布的一项研究提出一种高准确率、高速、低成本、通用的新文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练即可识别各种AI大语言模型生
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