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利用计算机辅助科研,其中人工智能首当其冲。
比如在蛋白质结构生物学中,已经有科学家利用人工智能对蛋白质的复杂结构进行预测。
谷歌旗下有一家名叫“深层思维”的公司,它就是利用人工智能在生物学上进行科研,它已经在这方面取得卓越成就。这家公司建立的人工智能模型“阿尔法折叠2”。这个模型成功解决了科学家们苦苦思索了数十年的难题——从氨基酸序列预测蛋白质的结构。
“阿尔法折叠2”自建立以来,已经被用于大量的科学应用中,已有来自大约190个国家的200多万人使用了“阿尔法折叠2”模型。比如药学家们用它应用于抗生素耐药性、寻找疟疾等疾病的新疗法、新靶向药物开发、蛋白质研究等等,这些研究将有助于人们更好地了解疾病,更快地研发新药物。
在蛋白质研究领域,“阿尔法折叠2”极大地缩短人工确定蛋白质结构的时间,展示了人工智能对于科研的强大辅助作用。
以前一个顶尖科学研究团队一年只能解析十几个蛋白质的结构,阿尔法折叠2一次可以解析上亿个蛋白,这种效率表现在时间上的优势简直不是一个维度。
人工智能不仅在蛋白质结构的预测有巨大的优势,而且在蛋白质结构的设计上也拥有巨大的优势。
自然界中的蛋白质种类是有限的,为了达到一些特殊目的,研究人员希望创建出新的蛋白质种类,比如应用一些新的蛋白质去实现治病的目的。同样,人工智能机模型在这方面也是有着巨大的优势。它能够在极短的时间内设计出全新的天然不存在的蛋白质结构。如果让人力来完成这项工作,需要耗费大量的人力和时间。目前美国一个大学科研团队在这方面已经走在前列。
杨平在想,如果能够将科学家的思想和方法用人工智能模型表现出来,它的威力将是惊人的。这相当于有一个强大的“系统”在辅助研究者进行科研。
想到这里,杨平大脑的计划已经很清晰,他要利用自己掌握的知识来构建用于辅助科研的人工智能模型,比如现在的携带K因子的某种无害细菌,如果靠人工来做,不知道是十年后还是二十年后才能有结果,但是如果有人工智能帮助,可能几分钟就能获得最优的结构。
如果要建模,必须依靠数学、计算科学和生物学知识的综合,在这方面以汉语为母语的杨平有着天然的优势,他在系统空间阅读了大量的专着和论文,而这些论文当时全部是系统翻译过来的,这相当于杨平用中文阅读了几乎所有世界上优秀的着作和论文。而汉语的跨学科优势是世界上其它任何语言无法企及的。
杨平将这个项目交给何主任去做,那是因为这个人工智能模型必须以何主任的数字人为基础,这样才能实现很多在医学科研上的目标。
何主任接到杨平的这个项目时,认为单凭自己一己之力很难完成,于是他联合南都大学、南都理工大学一起建立人工智能模型,南都大学的数学很强,而南都理工在人工智能方面颇有积累,三所大学联手,取长补短,才能建立这个人工智能模型。至于钱的问题,有杨平支持,那完全不是问题。
杨平现在心里的想法已经非常清晰,用人工智能来建立现实中的“系统”,提高科研的效率,减少走弯路,减少试错的数量。
杨平看了看时间,暂时不着急下班回家,还可以去干细胞实验室看看,与唐顺聊聊关于最近科研进展的事情。
最近唐顺招聘了一些新人,不知道团队的磨合怎么样。从美国引进的干细胞尖端人才李颖彤一直没什么动静,也不知道她现在是什么想法,能不能将她留下来。
杨平对于要不要留下李颖彤其实也是思索再三,最后他认为唐顺有这个能力将她留下来。如果换做别人,杨平不敢冒险,但是对于唐顺,不说十成的把握,至少有八成把握可以留下李颖彤。
来到干细胞实验室,唐顺正在开会,杨平不便打扰他们,自己找一间办公室休息一会等他们散会。
自从唐顺主持实验室工作之后,将实验室管理得井井有条,不仅招聘大量的顶尖人才,让这些人才能够紧密团结通力合作,而且为实验室开辟了很多挣钱的渠道,让大量资金源源不断地滚向实验室。
对于唐顺的工作,杨平非常满意,他是一个智商、情商和财商兼得的高端人才。
大约十几分钟后,唐顺开完会来到办公室见杨平:“杨教授,让您久等了。”
“没什么大事,我就是过来随便看看,跟你聊聊,你不忙吧?”杨平说道。
唐顺知道,杨教授有空就会跑来随便看看,于是说:“我正好刚刚想过去找您,有重要事情向您汇报。”
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