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）、德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·詹珀（John Jumper），以表彰他们在使用机器算法解读蛋白质结构方面所作出的巨大贡献。解析蛋白质结构是困扰了科学家50年的难题。蛋白质是生命的基石，不仅组成了我们身体的器官组织等基本结构，还作为荷尔蒙、生物信号传递物质、抗体等广泛参与各种生命过程。蛋白质由20个氨基酸排列组合成的长链折叠而成，就像同样的纸能折成纸鹤也能折成盒子，不同的折叠方式所形成的结构决定了蛋白质的功能。氨基酸链条在被细胞生产出来之后，会迅速自发折叠成具有特定结构的蛋白质。科学家们后来发现，指导折叠的......阅读全文
AI结合“连接组”可预测神经元活动
科技日报讯 （记者张梦然）据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。光线进入果蝇的复眼，使六边形排列的光感受器通过复杂的神经网络发送电信号，从而
面部热成像+AI精准预测冠状动脉疾病
面部热成像和人工智能（AI）相结合可以准确预测冠状动脉疾病的存在。图片来源：www.artificialintelligence-news.com包括来自中国医学科学院阜外医院、清华大学的研究人员发表在6月3日《BMJ健康与护理信息学》期刊上的一项研究发现，面部热成像和人工智能（AI）相结合可以准确
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
AI设计出具非凡结合强度蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所美国科学家借助机器学习软件，创建出一批具有非凡结合强度的蛋白质分子。这些分子与包括人类激素
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
Nature－Methods：科学家成功使用AI预测癌症进化
一个来自英国和美国的联合研究团队已经开发出了一种使用人工智能预测肿瘤可能如何改变以及如何在病人体内传播的方法，相关研究成果于近日发表在《Nature Methods》上，题为“Detecting repeated cancer evolution from multi-region tumor
日本开发出可预测卵巢功能的AI模型
日本东京大学日前发布新闻公报称，该校研究人员参与的团队成功开发出一款可预测卵巢功能的人工智能（AI）模型，能够通过简单的问诊和少量采血数据预测女性卵巢功能，有望为备孕和不孕症治疗提供支持。 卵巢功能低下是导致不孕症的重要原因之一，目前广泛使用抗缪勒管激素检查来评估女性卵巢储备功能、反映剩余卵泡数量
AI用单次X光预测心脏病风险
美国研究人员开发了一种深度学习模型，该模型使用单次胸部X光片就能预测心脏病发作或中风在10年内死亡的风险。在29日召开的北美放射学会（RSNA）年会上公布了相关研究成果。 深度学习是一种高级类型的人工智能，可训练它来搜索X射线图像，以找到与疾病相关的模式。研究论文主要作者、马萨诸塞州心血管影像研
新AI模型可预测系列任务中人类的决定
近日，一项发表于《自然》的研究报道了创新人工智能（AI）系统——Centaur。它可以预测人们在各种情况下做出的决定，并且优于利用心理学经典理论所做的推测。不同于谷歌Deepmind的AlphaGo等只能预测一个人就单一任务做出选择的AI系统，Centaur可以模拟一系列任务中人类的行为，包括赌博、
提前9年预测老年痴呆，这个AI厉害了
老年痴呆经常活在年轻人的口头上，用来调侃谁反应迟钝。不过，实际生活中，这种病比想象的要更为普遍，在发达国家，甚至是最常见的死亡原因之一。 老年性痴呆症，常见的就是阿尔茨海默病，这是一种神经退行性疾病，最终将导致记忆丧失和认知功能丧失。 目前，这种病还没有彻底治愈的办法。不过，如果可以尽早诊断
“大学炸弹客”身亡，曾预测AI给人类带来灾难
·“大学炸弹客”泰德·卡钦斯基自1978年至1995年共寄出16枚邮件炸弹，炸死3人，炸伤23人，袭击对象主要是大学的理工科教授、大型企业主管及航空公司，因为他们是推动技术进步的主要力量。·卡钦斯基威胁并说服《纽约时报》和《华盛顿邮报》发表了他的《论工业社会及其未来》宣言，反对现代生活和技术，并预测
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
Science－|－乘风破浪！AI深耕蛋白复合体预测
蛋白质常常形成复合物进行运作，以协同完成生物机体的各项巩固走。虽然其中一些相互作用得到了很好的深入研究，但许多蛋白复合体工作机制仍然成谜。直到最近，构建相互作用组的一个主要障碍是许多蛋白质结构的不确定性，这是科学家半个世纪以来一直试图解决的问题。2020 年和 2021 年，一家名为 DeepM
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
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
“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
新AI模型可大幅提高化合物蛋白质相互作用预测可靠性
中国科学院上海药物研究所研究员郑明月，副研究员张素林、李叙潼，提出了基于知识图谱的人工智能计算模型PertKGE，并以数据驱动的形式从微扰转录组数据中解耦出化合物-蛋白质相互作用（CPI）。9月19日，相关研究发表于《细胞基因组学》。对化合物和蛋白质之间的相互作用进行建模，是药物发现的基础。目前，研
新AI模型可大幅提高化合物蛋白质相互作用预测可靠性
中国科学院上海药物研究所研究员郑明月，副研究员张素林、李叙潼，提出了基于知识图谱的人工智能计算模型PertKGE，并以数据驱动的形式从微扰转录组数据中解耦出化合物-蛋白质相互作用（CPI）。9月19日，相关研究发表于《细胞基因组学》。对化合物和蛋白质之间的相互作用进行建模，是药物发现的基础。目前，研
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
AI识别出290个新蛋白质家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
AI识别出290个新蛋白质家族
据瑞士巴塞尔大学官网20日报道，该校和瑞士生物信息学研究所（SIB）的科学家借助机器学习技术，识别出了290个新的蛋白质家族和一个类似花朵形状的新蛋白质折叠。相关论文发表于最近的《自然》杂志。 在过去几年里，“阿尔法折叠”彻底改变了蛋白质科学。这种人工智能工具利用科学家在过去50多年收集的蛋白
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
AI无需人干预设计新蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。生成式AI工具越来越受欢迎，如大语言
为什么越使用AI，越活得像个AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生产力的同时，也给高等教育领域带来了颠覆性变革。然而，它所具有的“技术双面性”很可能引发“流利但不真实”“道德偏见”“技术依赖”等问题，这将影响高等教育场景。2023年初，全球多所高校陆续出台政策禁止学生使用生成式AI，但越来越多的大学开始意识到生成式AI势不可挡，单
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数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。 生成式AI工具越来越受欢迎，
《自然》子刊：AI预测我们能活多久，你相信吗
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/519763.shtm
Nature、Science齐发：两款新型AI精准预测蛋白结构
去年，DeepMind公司开发的AlphaFold2人工智能系统，基于氨基酸序列，精确预测了蛋白质的3D结构。它的准确性与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或 X 射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。这一突破被誉为“变革生命科学和生物医学”的突破。 今日，DeepMind公司在
AI可准确预测反应产率－有望用于新药研发
人工智能（AI）是近年来的爆款话题。在医药行业，关于AI能否有效设计新药的争论也从未停歇。近日，发表在顶尖学术期刊《科学》上的一项研究，则让我们看到了积极的一面：来自普林斯顿大学（Princeton University）和默沙东研究实验室（Merck Research Laboratories