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        科技創(chuàng)新世界潮|人工智能助力應(yīng)對科研大挑戰(zhàn)

        作者:劉霞 2023-08-18 14:19 來源:科技日報 次閱讀
         
        科技創(chuàng)新世界潮|人工智能助力應(yīng)對科研大挑戰(zhàn)

        近年來,人工智能(AI)領(lǐng)域發(fā)生了巨大變化,ChatGPT橫空出世,引發(fā)生成式AI創(chuàng)業(yè)熱潮。英國《新科學(xué)家》雜志網(wǎng)站在近日的報道中指出,很多科研團隊和公司正在利用AI應(yīng)對人類目前面臨的最大的科學(xué)挑戰(zhàn):從破譯蛋白質(zhì)的秘密,到研制出新藥,再到應(yīng)對氣候變化以及實現(xiàn)可商用的核聚變發(fā)電等。

        揭示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

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        阿爾法折疊2(AlphaFold?2)利用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建立的人類核孔復(fù)合體模型。
        圖片來源:《自然》網(wǎng)站

        根據(jù)蛋白質(zhì)氨基酸序列來確定其折疊結(jié)構(gòu)一直是生物學(xué)領(lǐng)域的“老大難”。有些氨基酸和其他氨基酸相互吸引、相互作用,有些氨基酸則具有疏水性,而且氨基酸鏈形成了復(fù)雜的形狀,令人難以精準確定,研究人員往往需要數(shù)年時間才能解決一個折疊結(jié)構(gòu)。

        英國“深度思維”公司于2020年底首次宣布研發(fā)出一種AI方法來精準預(yù)測蛋白質(zhì)的折疊結(jié)構(gòu)。2021年,他們宣布已繪制出人體中98.5%的蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)圖。

        2022年7月,該公司AI程序“阿爾法折疊”已經(jīng)預(yù)測出迄今已知幾乎所有蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),在短短18個月內(nèi)破解了生物學(xué)領(lǐng)域的重大難題之一。

        這些數(shù)據(jù)能幫助人類抗擊瘧疾、應(yīng)對抗生素耐藥性,以及制造出能夠分解塑料的酶,還將推進新藥研發(fā)進程。

        研制未來的藥品

        在AI出現(xiàn)之前,研制出新藥所需的時間越來越長,成本也越來越高。

        如今,科學(xué)家已開始使用AI來自動化部分過程,例如獲取龐大而混亂的數(shù)據(jù)集,并以更容易分析的方式對其進行組織,或者使用AI編寫代碼來完成這些工作等。

        今年初,加拿大多倫多大學(xué)與Insilico醫(yī)學(xué)公司合作,利用AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺,發(fā)現(xiàn)了一種新的肝細胞癌靶點,這是以前未被發(fā)現(xiàn)的治療途徑,并開發(fā)出了一種可與該靶點結(jié)合的“新型打擊分子”,在30天內(nèi)研制出肝細胞癌的潛在治療藥物。

        科學(xué)家還使用生成式AI來生成分子結(jié)構(gòu)?;ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計到2024年,AI新藥研發(fā)的市場規(guī)模將達到31.17億美元。不過截至目前,全球還沒有一款由AI研發(fā)的藥物成功上市。

        應(yīng)對氣候變化

        氣候變化是人類面臨的最大的難題之一。

        鑒于此,巴黎理工學(xué)院研究人員使用AI確保渦輪機更頻繁地指向風(fēng)中,從而將產(chǎn)能提高了0.3%。如果得到推廣,增加的電力足以讓170萬戶英國家庭使用。

        “深度思維”公司開發(fā)了AI來改進矩陣乘法和排序算法,將兩者的效率分別提高了20%和70%。這兩大算法每天都在世界各地的計算機上執(zhí)行數(shù)萬億次,效率的提高為減少計算產(chǎn)生的溫室氣體排放作出了重大貢獻。

        元宇宙公司(Meta)利用AI開發(fā)出了一種新的混凝土制造工藝,可將碳排放降低40%。由于混凝土碳排放占全球碳排放總量的8%,新工藝也可能對人們應(yīng)對氣候變化有重要意義。

        幫助商用核聚變發(fā)電

        人們一直在努力創(chuàng)建高效、可靠的核聚變發(fā)電廠,但這一任務(wù)極具挑戰(zhàn)性。在托卡馬克聚變反應(yīng)堆內(nèi),試圖精確而快速地控制多個線圈,并將等離子體壓縮成一個有限的形狀是非常困難的。

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        AI可以對托卡馬克線圈內(nèi)的等離子體進行更好地模擬計算。
        圖片來源:每日科技網(wǎng)

        盡管AI并沒有真正解決這個問題,但它正在提供幫助。去年,“深度思維”公司和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院創(chuàng)建了一個能夠控制19個磁線圈的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),AI還能幫助將托卡馬克中的等離子體隨意改變形狀。

        英國曼徹斯特大學(xué)的李·馬吉茨說,AI可能是核聚變發(fā)電“夢想照進現(xiàn)實”的轉(zhuǎn)折點。


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