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GNN+领域知识,川大提出高普适性共晶筛选模型(代码开源)-五八三

GNN+领域知识,川大提出高普适性共晶筛选模型(代码开源)

作者 | 江源远 编辑 | 萝卜皮&闻菲 指导老师 | 蒲雪梅 共晶工程已经成为制药、有机功能材料以及含能材料等领域中改善性能的有效手段,实验往往是通过大量的试错尝试来确定合适的共晶对,实...
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人工智能更接近人脑,脑细胞差异可能是关键-五八三

人工智能更接近人脑,脑细胞差异可能是关键

编辑/凯霞 众所周知,大脑在各个尺度上都具有深度异质性,神经层面的异质性是否发挥功能作用尚不清楚。以往的研究大多使用简化的任务或网络,异质性是否可以帮助动物解决自然环境中复杂的信息处...
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蛋白质中的量子物理学:人工智能解析生物分子如何工作-五八三

蛋白质中的量子物理学:人工智能解析生物分子如何工作

编辑 | 萝卜皮 分子的结构动力学由潜在的势能格局决定。锥形交叉点是连接原本分开的势能面的漏斗。近一个世纪前,圆锥形交叉点已经是科学界备受关注的主题。 在生物学中,它们在视觉、光合作用...
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IBM量子机器学习研究最新进展,量子加速经典算法的有力证明-五八三

IBM量子机器学习研究最新进展,量子加速经典算法的有力证明

编译/文龙 近年来,一些计算机科学家和物理学家一直在探索量子增强机器学习算法的潜力。寻找证明量子加速的机器学习算法的潜在应用是该领域的核心目标。 最近,IBM 的一项新研究就进一步调查了...
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人工智能揭示核孔结构,再次证明AlphaFold和RoseTTAfold预测的可靠性-五八三

人工智能揭示核孔结构,再次证明AlphaFold和RoseTTAfold预测的可靠性

编辑 | 萝卜皮 细胞核是否具有核膜,是区分真核生物与原核生物的关键。核膜将核内遗传物质与细胞质及其他细胞结构分离开来,使细胞核成为细胞运行的「司令部」。司令部派出的「传令兵」信使 RNA...
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AI从底物和酶的结构中预测米氏常数,量化酶活性-五八三

AI从底物和酶的结构中预测米氏常数,量化酶活性

编辑 | 萝卜皮 啤酒酿造、化妆品制造、医疗保健等领域离不开酶的参与,酶可以与特定底物结合,起到高效的催化作用。我们当身体细胞本身也离不开酶的参与,酶也真真切切地影响着人们的日常生活。...
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神经网络学习预测蛋白「分子机器」的运动-五八三

神经网络学习预测蛋白「分子机器」的运动

编辑 | 橘子皮 来自美国莫格里奇研究所的 Timothy Grant 发表观点文章,评论《Nature Methods》上的两项蛋白质分子动力学方面的研究,并表示新的计算方法从冷冻电镜图像中捕获分子运动,并提供...
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用于神经形态计算应用的新型记忆电容器设备-五八三

用于神经形态计算应用的新型记忆电容器设备

编辑 | 萝卜皮 为了训练和使用人工神经网络,工程师需要足以执行数据密集型计算的先进设备。近年来,世界各地的研究团队一直在尝试使用不同的方法和设计来制造此类设备。创建这些设备的一种可能...
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ML解码生物学,发现新的抗感染药物,ArrePath获2000万美元种子融资-五八三

ML解码生物学,发现新的抗感染药物,ArrePath获2000万美元种子融资

编辑/绿萝 2022 年 1 月在线发表的《柳叶刀》报告(The GRAM Report)分析了 2019 年全球细菌耐药性的负担,发现「每年至少有 127 万人死亡直接归因于抗微生物药物耐药性(AMR)。」 受英国委托...
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神经网络增强的MCTS优化「量子退火」,腾讯量子最新研究成果登Nature子刊-五八三

神经网络增强的MCTS优化「量子退火」,腾讯量子最新研究成果登Nature子刊

编辑/绿萝 近日,腾讯量子实验室在《Nature Machine Intelligence》上发表了 AI + 量子的最新研究成果《Optimizing quantum annealing schedules with Monte Carlo tree search enhanced with n...
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中科大团队开发了一种名为 SCUBA 的从头开始设计蛋白质的方法-五八三

中科大团队开发了一种名为 SCUBA 的从头开始设计蛋白质的方法

编辑 | 萝卜皮 如果存在大量自动折叠的氨基酸序列,则可以设计蛋白质骨架结构。有人提出,主链的可设计性主要受侧链无关或侧链类型不敏感的分子相互作用控制,这表明一种基于连续采样和优化主链...
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光子矩阵乘法点亮光子加速器,光电混合AI芯片是光子AI的核心研究路线之一-五八三

光子矩阵乘法点亮光子加速器,光电混合AI芯片是光子AI的核心研究路线之一

编辑/绿萝 全球对人工智能和第五代通信的需求不断增长,这导致了计算能力和内存需求非常大。摩尔定律的放缓甚至失效,使得依靠先进的半导体技术来提高其性能和能效变得越来越困难。 光学设备可...
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「数据库+GN模型+OA」进行晶体结构预测,计算成本比基于DFT方法低三个数量级-五八三

「数据库+GN模型+OA」进行晶体结构预测,计算成本比基于DFT方法低三个数量级

编辑/凯霞 晶体结构预测(CSP)的目标是使用给定分子(包括中性分子和离子)的结构,预测出一定温度和压力条件下热稳定性最好的晶体结构。晶体结构预测是凝聚态化学科学中长期以来面临的挑战。...
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GPU计算和深度学习在药物发现中的转型作用-五八三

GPU计算和深度学习在药物发现中的转型作用

编辑/绿萝 深度学习(DL)几乎颠覆了所有研究领域,包括药物发现。这场革命很大程度上归功于高度可并行化的图形处理单元(GPU)的空前进步和支持 GPU 的算法的发展。 近日,来自不列颠哥伦比亚...
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中科院团队的新研究,人工智能有助于从空间分辨转录组学中识别组织亚结构-五八三

中科院团队的新研究,人工智能有助于从空间分辨转录组学中识别组织亚结构

编辑 | 萝卜皮 空间分辨转录组学的最新进展使得能够全面测量基因表达模式,同时保留组织微环境的空间背景。破译组织中斑点的空间背景需要仔细使用它们的空间信息。 为此,中国科学院的研究人员...
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迄今为止对聚变等离子体核心进行的最高保真度计算,MIT 新研究-五八三

迄今为止对聚变等离子体核心进行的最高保真度计算,MIT 新研究

编辑/绿萝 近日,MIT 的研究科学家 Pablo Rodriguez-Fernandez 和 Nathan Howard,以及通用原子公司(General Atomics)的 Jeff Candy,刚刚完成了聚变科学中要求最高的计算之一——通过等离子...
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高精度「通用」逆向设计新方法,设计新材料,对材料科学来说可能是革命性的-五八三

高精度「通用」逆向设计新方法,设计新材料,对材料科学来说可能是革命性的

编辑/凯霞 材料研究中的一个常见任务是,创建具有一组特定特性和性能的材料或化合物,以适应特定的应用。以往,我们可能会招募一位经验丰富的科学家来利用他们的直觉,使用启发式方法创建候选化...
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人工智能预测冷启动情景中的多种药物-药物相互作用-五八三

人工智能预测冷启动情景中的多种药物-药物相互作用

编辑 | 萝卜皮 药物-药物相互作用(DDI)的预测可以揭示联合用药中药物之间潜在的不良药理反应。 学界已经提出了各种方法来解决这个问题。然而,他们大多专注于传统的药物之间的联系预测,忽略...
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​基于深度核学习实验,发现铁电材料中的结构-性质关系-五八三

​基于深度核学习实验,发现铁电材料中的结构-性质关系

编辑/绿萝 铁电材料中结构和拓扑缺陷的涌现功能支撑着从畴壁电子到高介电和机电响应的极其广泛的应用。许多这些功能已通过局部扫描探针显微镜方法被发现和量化。然而,到目前为止,搜索一直是基...
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现在的你可能无法想象,未来合成生物学与人工智能会对世界产生哪些影响-五八三

现在的你可能无法想象,未来合成生物学与人工智能会对世界产生哪些影响

编译 | 白菜叶 劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory,LBNL 或LBL)、美国空军研究实验室(Air Force Research Laboratory 缩写AFRL)等机构的研究人员合作,对人工...
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