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Das Netzwerkzentrum des Joint Institute of Physics der Chinesischen Akademie der Wissenschaften veröffentlicht das KI-Modell MatChat
Artikeleinführung：IT House berichtete am 3. November, dass auf der offiziellen Website des Instituts für Physik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften kürzlich ein Artikel der SF10-Gruppe des Instituts für Physik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften/Beijing National Research Center for Condensed Matter Physics veröffentlicht wurde und das Computer Network Information Center der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben zusammengearbeitet, um große KI-Modelle auf die Materialwissenschaft anzuwenden. Vor Ort werden Zehntausende von Daten zu chemischen Synthesewegen in das große Sprachmodell LLAMA2-7b eingespeist, wodurch ein MatChat-Modell entsteht , mit deren Hilfe die Synthesewege anorganischer Materialien vorhergesagt werden können. IT House stellte fest, dass das Modell logische Überlegungen basierend auf der abgefragten Struktur durchführen und den entsprechenden Vorbereitungsprozess und die entsprechende Formel ausgeben kann. Es wurde online bereitgestellt und steht allen Materialforschern offen und bringt neue Inspiration und neue Ideen in die Materialforschung und -innovation. Diese Arbeit konzentriert sich auf große Sprachmodelle im Bereich der segmentierten Wissenschaft
2023-11-03
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Um die Entwicklung der biomedizinischen Industrie voranzutreiben, heißt die Zhangjiang AI New Drug R&D Alliance neue Mitglieder willkommen
Artikeleinführung：In den letzten Jahren hat sich das Potenzial künstlicher Intelligenz zur Unterstützung der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung schnell herauskristallisiert und ist zu einem Mainstream-Trend in der Entwicklung der biomedizinischen Industrie geworden. Vor zwei Jahren wurde auf Initiative und unter Mitwirkung der Akademiker Chen Kaixian, Jiang Hualiang und Rao Zihe von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften die Zhangjiang AI New Drug R&D Alliance offiziell vorgestellt. Am 26. September wurde auf dem Zhangjiang Life Sciences International Innovation Summit 2023 – „2023 Zhangjiang AI Intelligent Drug Forum“ bekannt gegeben, dass die Zhangjiang AI New Drug Research and Development Alliance „ihr Debüt gab und 10 Neue Kraftmitglieder schlossen sich zusammen, um eine wichtige Kraft beim Aufbau eines neuen Ökosystems für Arzneimittelinnovationen zu werden. Die „wechselseitige Stärkung“ von KI und Biomedizin entwickelt sich rasant. Jedes Jahr werden innovative Ergebnisse vorgestellt und die KI-Allianz als wichtiges Bindeglied ins Leben gerufen, das sich für die Förderung von KI und Medizin einsetzt.
2023-09-30
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Das Dalian Institute of Chemical Physics, die Chinesische Akademie der Wissenschaften und andere haben ein Deep-Learning-Modell zur Vorhersage der Batterielebensdauer entwickelt
Artikeleinführung：Laut Nachrichten dieser Website vom 3. September ist eine genaue Vorhersage der Lebensdauer von Lithiumbatterien für den normalen Betrieb elektrischer Geräte von entscheidender Bedeutung. Eine genaue Vorhersage der Batterielebensdauer ist jedoch aufgrund der Nichtlinearität des Batteriekapazitätsabbauprozesses und der Unsicherheit der Betriebsbedingungen mit Herausforderungen verbunden. Die Chinesische Akademie der Wissenschaften erklärte, dass das Team des Forschers Chen Zhongwei und des assoziierten Forschers Mao Zhiyu von der Abteilung für Energiebatterie- und Systemforschung des National Key Laboratory of Energy Catalytic Conversion des Dalian Institute of Chemical Physics zusammen mit Professor Feng Jiangtao von Xi „an der Jiaotong-Universität haben Fortschritte in der Forschung zum Batteriegesundheitsmanagement gemacht.“ Relevante Forschungsergebnisse wurden im Journal of Transportation Electrochemistry des Institute of Electrical and Electronics Engineers veröffentlicht (DOI: 10.1109/TTE.2024.3434553 im Anhang dieser Website). 1. Berichten zufolge hat das Forschungsteam ein neues Deep-Learning-Modell entwickelt
2024-09-03
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Wie bringt ML die Strukturbiologie voran? Harvard-Wissenschaftler nutzen KI, um die menschliche Entwicklung im kleinsten Maßstab zu untersuchen
Artikeleinführung：Herausgeber | Kohlblatt Für den Strukturbiologen Lucas Farnung gibt es keine faszinierendere Frage als die Entwicklung einer einzelnen befruchteten Eizelle zu einem voll funktionsfähigen Menschen. Er arbeitet daran, diesen Prozess auf kleinsten Skalen zu untersuchen: Billionen Atome müssen synchron arbeiten, um diesen Prozess zu erreichen. „Ich sehe keinen großen Unterschied zwischen dem Lösen eines 5.000-teiligen Puzzles und dem, was wir im Labor machen“, sagte Farnung, Assistenzprofessor für Zellbiologie am Blavatnik Institute der Harvard Medical School. „Wir haben versucht, es visuell zu machen.“ „Wenn wir wissen, wie der Prozess aussieht, können wir eine Vorstellung davon entwickeln, wie er funktioniert.“
2024-07-20
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KI-Arzneimittelforscher tritt der Unterzeitschrift „Nature' bei: Nutzung von Fachwissen zur Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung
Artikeleinführung：Die Arzneimittelforschung ist ein komplexer, mehrstufiger Prozess, der die Schnittstelle vieler Teildisziplinen der Chemie und Biologie umfasst. Humanmedizinische Chemiker spielen in diesem Prozess mit ihrem über Jahre gesammelten Fachwissen eine wichtige Rolle. Kann also künstliche Intelligenz (KI) die Rolle übernehmen, die medizinische Chemiker bei der Arzneimittelentwicklung spielen? Die Antwort könnte ja sein. Kürzlich hat ein Forschungsteam des Novartis Institutes for Biomedical Research (NIBR) und des Science Intelligence Center (AI4Science) von Microsoft Research gemeinsam ein Modell für maschinelles Lernen vorgeschlagen, das das von professionellen Chemikern bei der Arbeit gesammelte kollektive Wissen teilweise reproduzieren kann „chemische Intuition.“ Das Forschungsteam ist davon überzeugt, dass diese Methode die molekulare Modellierung ergänzen kann, um die zukünftige Arzneimittelentwicklung zu verbessern.
2023-11-02
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Lightning News: Shanghai setzt auf KI-Medikamentendesign, Huang Renxun sagte, dass H100 exklusiv von TSMC hergestellt wird
Artikeleinführung：Lightning News丨Shanghai setzt KI-Arzneimitteldesign ein, Huang Renxun sagte, dass H100 exklusiv von TSMC hergestellt wird #summerlifecheck-in-Saison# Reporter Zhang Yongyi Shanghai Municipal Science and Technology Commission: Systematisches Layout rund um Grundlagenforschung und anwendungsbasierte Grundlagenforschung wie KI-Arzneimitteldesign Shanghai Municipal Science and Technology Commission Der „Shanghai Computational Biology Innovation and Development Action Plan (2023-2025)“ wurde herausgegeben, in dem erwähnt wurde, dass ein systematisches Layout rund um Grundlagenforschung und angewandte Grundlagenforschung wie Algorithmenentwicklung, Modellkonstruktion, und KI-Arzneimitteldesign. Entwickeln Sie originelle Algorithmen, Modelle und Computerplattformen für die Forschung und Entwicklung von KI-Arzneimitteln, entwickeln Sie groß angelegte Modelle und Generierungsalgorithmen für niedermolekulare Arzneimittel, etablieren Sie groß angelegte Modelle und Designplattformen für KI-gestützte Antikörper- und Peptidmedikamente und entwickeln Sie pharmakologische und Modelle zur Vorhersage der pharmakologischen Wirksamkeit für Verbindungen der traditionellen chinesischen Medizin. Entwicklung von Arzneimitteln mit synergistischen Wirkungen
2023-06-04
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Neuer Standard für KI-Bildgebung, nur 1 % der Originaldaten können die beste Leistung erzielen, allgemeines medizinisches Grundmodell veröffentlicht im Nature-Unterjournal
Artikeleinführung：Herausgeber |. Das umfassend vorab trainierte Basismodell von Cabbage Leaf hat in nichtmedizinischen Bereichen große Erfolge erzielt. Das Training dieser Modelle erfordert jedoch häufig große, umfassende Datensätze, im Gegensatz zu den kleineren und spezialisierteren Datensätzen, die in der biomedizinischen Bildgebung üblich sind. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS in Deutschland schlugen eine Multitasking-Lernstrategie vor, die die Anzahl der Trainingsaufgaben vom Speicherbedarf trennt. Sie trainierten ein universelles biomedizinisches vorab trainiertes Modell (UMedPT) auf einer Multitask-Datenbank (einschließlich Tomographie, Mikroskopie und Röntgenbildern) und übernahmen verschiedene Markierungsstrategien wie Klassifizierung, Segmentierung usw
2024-07-22
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Cai Lei und seine Frau spenden 100 Millionen Yuan, um die ALS-Forschung zu unterstützen
Artikeleinführung：Diese Website berichtete am 27. Januar, dass Cai Lei, ein ALS-Kämpfer, Gründer des Overcome ALS Charitable Trust und ehemaliger Vizepräsident von JD.com, und seine Frau Duan Rui weitere 100 Millionen Yuan spenden werden, um die Grundlagenforschung zu ALS zu unterstützen. Arzneimittelforschung und -entwicklung, klinisch-medizinische und andere wissenschaftliche Forschungsprojekte. Cai Lei plant außerdem die Gründung eines ALS-Forschungsteams mit mehr als 100 Mitarbeitern, das sich der Unterstützung von Wissenschaftlern und Ärzten und der Förderung der Verbesserung des wissenschaftlichen ALS-Forschungssystems widmet. Sie werden die Zusammenarbeit mit präklinischen Forschungskooperationsplattformen wie Zellen, Organen, Tieren und Probenbanken stärken und gleichzeitig Ressourcen wie Genbanken erweitern. Darüber hinaus werden sie die schnelle Entwicklung und Herstellung kleiner Moleküle, Proteine, Zellen, AAV, Nukleinsäuren und anderer Medikamente aktiv unterstützen. Gleichzeitig werden sie auch ein nationales dezentrales klinisches Kooperationsnetzwerk aufbauen, das von renommierten Experten geleitet wird, um klinische Studien zu beschleunigen.
2024-01-27
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Microsoft führt das KI-Modell LLaVA-Med zur Analyse medizinischer Pathologiefälle ein
Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 14. Juni haben Microsoft-Forscher kürzlich das LLaVA-Med-Modell demonstriert, das hauptsächlich für die biomedizinische Forschung verwendet wird und anhand von CT- und Röntgenbildern auf den pathologischen Zustand von Patienten schließen kann. Es wird berichtet, dass Microsoft-Forscher mit einer Gruppe von Krankenhäusern zusammengearbeitet und einen großen Datensatz erhalten haben, der biomedizinischem Bildtext entspricht, um ein multimodales KI-Modell zu trainieren. Dieser Datensatz umfasst Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, MRT-Bilder, Histologie-, Pathologie- und CT-Bilder usw. mit relativ umfassender Abdeckung. ▲Bildquelle Microsoft Microsoft verwendet GPT-4, basierend auf VisionTransformer und dem Vicuna-Sprachmodell, um LLaVA-Med auf acht NVIDIA A100-GPUs zu trainieren, das „alle Voranalyseinformationen für jedes Bild“ enthält.
2023-06-15
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Gibt es eine Zukunft für eine Beschäftigung in der klinischen Pharmazie an der Harbin Medical University? (Wie sind die Beschäftigungsaussichten für die klinische Pharmazie an der Harbin Medical University?)
Artikeleinführung：Wie sind die Beschäftigungsaussichten der klinischen Pharmazie an der Harbin Medical University? Obwohl die Beschäftigungssituation im Land nicht optimistisch ist, haben Absolventen der Pharmazie immer noch gute Beschäftigungsaussichten. Insgesamt ist das Angebot an Pharmaabsolventen geringer als die Nachfrage. Pharmaunternehmen und Pharmafabriken sind die Hauptkanäle für die Aufnahme solcher Absolventen. Auch die Nachfrage nach Talenten in der Pharmaindustrie wächst stetig. Berichten zufolge hat das Angebot-Nachfrage-Verhältnis für Doktoranden in den Hauptfächern Pharmazeutische Präparate und Naturmedizinische Chemie in den letzten Jahren sogar 1:10 erreicht. Beschäftigungsrichtung des Hauptfachs „Klinische Pharmazie“: Nach dem Abschluss können Studierende des Hauptfachs „Klinische Medizin“ in medizinischen und Gesundheitsabteilungen, in der medizinischen Forschung und anderen Abteilungen in der medizinischen Behandlung, Prävention, medizinischen Forschung usw. tätig werden. Beschäftigungspositionen: Medizinischer Vertreter, Pharma-Vertriebsmitarbeiter, Vertriebsmitarbeiter, Vertriebsleiter, Regionaler Vertriebsleiter, Investmentmanager, Produktmanager, Produktspezialist, Krankenpfleger
2024-01-02
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KI-Syntheseanker｜Chinesischer „Maschinenchemiker' hat erfolgreich einen Mars-Katalysator für die Sauerstoffproduktion entwickelt
Artikeleinführung：Kürzlich hat ein Team der Professoren Luo Yi, Jiang Jun und Shang Weiwei von der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas mit dem Forscher Zhang Zhe vom Deep Space Exploration Laboratory zusammengearbeitet, um mithilfe eines intelligenten Roboters erfolgreich einen neuen Katalysatortyp für den Einsatz auf dem Mars zu entwickeln „Maschinenchemiker“. Verwenden Sie Wasser, um Sauerstoff zu erzeugen. Diese Forschung bietet eine effiziente, energiearme Lösung und eröffnet einen neuen Weg für die Entwicklung von Chemikalien aus lokalen Materialien in außerirdischen Galaxien. Die Forschungsergebnisse wurden am 14. November in der international renommierten Fachzeitschrift „Nature·Synthesis“ veröffentlicht. Herausgeber: Li Hengyi KI-Syntheseanker Technischer Support: iFlytek
2023-11-14
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Das Shapingba District International Language Brain-Computer Interface Joint Research Institute wurde eröffnet
Artikeleinführung：Am 18. November fanden im Shaci Mansion das Themenforum „Linguistic Intelligence and Brain Science“ und die Enthüllungsveranstaltung des Chongqing Shapingba District International Language Brain-Computer Interface Joint Research Institute statt Institut. Es versteht sich, dass das Themenforum Linguistic Intelligence and Brain Science interdisziplinäre und mehrdimensionale Diskussionen rund um die Themen sprachliche Intelligenz, Brain Science und Gehirn-Computer-Schnittstelle führen und eine neue Ära des menschlichen Denkens erkunden wird. Das Shapingba District International Language Brain-Computer Interface Joint Research Institute wird hauptsächlich von der Sichuan International Studies University und der Jiangxi Zhizhi Technology Development Co., Ltd. initiiert und ist mit relevanten Hochschulen und angegliederten Hochschulen der Southwest University, der Beijing Language and Culture University und der Armee verbunden Medizinische Universität, Huazhong Universität für Wissenschaft und Technologie, Chongqing Medizinische Universität usw. Krankenhaus sowie fast zehn bekannte inländische Institutionen für künstliche Intelligenz und Sprachintelligenz wie iFlytek und das Sichuan Provincial Rehabilitation Hospital.
2023-11-19
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Das erklärende Medikamenten-KI-Modell der Universität Fuzhou und des Yuanxing Intelligent Drug Teams ermöglicht eine effiziente und genaue Vorhersage von DDI und wurde in der Unterzeitschrift „Nature' veröffentlicht
Artikeleinführung：Herausgeber | Unerwartete Arzneimittelwechselwirkungen (DDI) von Rettichschalen sind ein wichtiges Thema in der Arzneimittelforschung und der klinischen Anwendung, da sie sehr wahrscheinlich zu schwerwiegenden unerwünschten Arzneimittelwirkungen oder zum Absetzen des Arzneimittels führen. Obwohl viele Deep-Learning-Modelle gute Ergebnisse bei der DDI-Vorhersage erzielt haben, wurde die Modellinterpretierbarkeit zur Aufdeckung der Grundursachen von DDI noch nicht umfassend untersucht. Forscher der Fuzhou University, des First Affiliated Hospital der Fujian Medical University und Yuanxing Intelligent Medicine schlugen MeTDDI vor – ein Deep-Learning-Framework mit lokal-globaler Selbstaufmerksamkeit und gemeinsamer Aufmerksamkeit für das Lernen themenbasierter DDI-Vorhersagekarten. Im Hinblick auf die Interpretierbarkeit führten die Forscher eine umfassende Bewertung von 73 Arzneimitteln (13.786 DDIs) durch, und MeTDDI konnte 58 genau erklären
2024-09-02
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