記事の紹介：ITハウスは11月3日、中国科学院物理研究所の公式ウェブサイトに記事が掲載されたと報じ、このほど中国科学院物理研究所/北京国立物性物理研究センターSF10グループが発表した。中国科学院コンピュータネットワーク情報センターと協力して大規模AIモデルを材料科学に適用する現場では、数万の化学合成経路データが大規模言語モデルLLAMA2-7bに供給され、MatChatモデルが得られる、無機材料の合成経路を予測するために使用できます。 IT House は、このモデルがクエリされた構造に基づいて論理的推論を実行し、対応する準備プロセスと式を出力できることに注目しました。これはオンラインで展開されており、すべての材料研究者に公開されており、材料の研究とイノベーションに新しいインスピレーションと新しいアイデアをもたらします。この作業は、セグメント化された科学の分野における大規模な言語モデルを対象としています。

2023-11-03 コメント 0  660

記事の紹介：近年、新薬の研究開発を支援し、コストを削減し、効率を向上させる人工知能の可能性が急速に浮上しており、生物医学産業の発展における主流のトレンドとなっています。 2年前、中国科学院の陳凱賢、蒋華良、饒紫河の学者らの主導と証人の下で、張江AI新薬研究開発同盟が正式に発表された。 9月26日、2023年張江ライフサイエンス国際イノベーションサミット「2023張江AIインテリジェントドラッグフォーラム」で、張江AI新薬研究開発同盟が「変化し、拡大した」と発表された。同盟の事務局がデビューし、10新しいメンバーが加わり、推進力となり、人工知能新薬イノベーションエコシステムの構築における重要な力となります。 AI と生物医学の「双方向のエンパワーメント」は急速に発展しており、毎年革新的な成果が発表され、AI と医学の促進に取り組む重要なリンクとして AI アライアンスが発足しています。

2023-09-30 コメント 0  700

記事の紹介：このサイトの 9 月 3 日のニュースによると、リチウム電池の寿命を正確に予測することは、電気機器の通常の動作にとって非常に重要です。ただし、バッテリー容量の劣化プロセスの非線形性と動作条件の不確実性により、バッテリー寿命を正確に予測することは課題に直面しています。中国科学院は、大連化学物理学研究所エネルギー触媒変換国家重点研究所動力電池・システム研究部の陳中衛研究員と毛志宇准研究員のチームが習近平の馮江濤教授とともに発表したと発表した。安交通大学は、バッテリーの健康管理の研究で進歩を遂げました。関連する研究結果は、電気電子学会の Journal of Transportation Electrochemistry (DOI: 10.1109/TTE.2024.3434553、このサイトに添付) に掲載されています。 1. 報告によると、研究チームは新しい深層学習モデルを開発した

2024-09-03 コメント 0  371

記事の紹介：編集者 | キャベツの葉 構造生物学者のルーカス・ファーナングにとって、単一の受精卵がどのようにして完全に機能する人間に成長するかほど興味深いものはありません。彼はこのプロセスを最小スケールで研究することに取り組んでいます。このプロセスを達成するには、数兆個の原子が同期して動作する必要があります。ハーバード大学医学部ブラバトニク研究所の細胞生物学助教授ファーナング氏は、「5,000ピースのパズルを解くのと、研究室でやっていることの間に大きな違いはないと思います。私たちはそれを視覚的に解こうとしました」と語った。プロセスがどのようなものかを知ることで、それがどのように機能するかについてのアイデアを発展させることができます。」

2024-07-20 コメント 0  716

記事の紹介：ビクトリア大学とテラサキ生物医学イノベーション研究所（TIBI）の研究者らは、3Dプリントされた中空マイクロニードルを使った遠隔健康モニタリングと薬物送達を融合する技術を開発した。 A誌に掲載された研究によると

2024-08-08 コメント 0  684

記事の紹介：創薬は、化学と生物学の多くの下位分野が交差する複雑な多段階プロセスです。このプロセスでは、人間の医薬品化学者が長年の専門知識を蓄積して重要な役割を果たしていますが、人工知能 (AI) は創薬において医薬品化学者の役割を担うことができるのでしょうか?答えは「はい」かもしれません。最近、ノバルティス生物医学研究所 (NIBR) とマイクロソフト リサーチのサイエンス インテリジェンス センター (AI4Science) の研究チームが共同で、プロの化学者が仕事で蓄積した集合的な知識を部分的に再現できる機械学習モデルを提案しました。 「化学的直感」。研究チームは、この方法が分子モデリングを補完して将来の医薬品開発を改善できると考えています。

2023-11-02 コメント 0  1153

記事の紹介：ライトニングニュース丨上海が AI 医薬品設計を展開、黄仁訓氏は H100 は TSMC によって独占的に製造されると述べた #サマーライフチェックインシーズン # 張永儀記者 上海市科学技術委員会：AI 医薬品設計などの基礎研究と応用基礎研究を中心とした体系的なレイアウト上海市科学技術委員会は「上海計算生物学イノベーション発展行動計画（2023～2025年）」を発表し、アルゴリズム開発、モデル構築、モデル構築などの基礎研究と応用基礎研究を中心に体系的に展開するとした。そしてAI創薬。 AI医薬品研究開発のための独自のアルゴリズム、モデルおよびコンピューティングプラットフォームの開発、低分子医薬品のための大規模モデルおよび生成アルゴリズムの開発、AI強化抗体医薬品およびペプチド医薬品のための大規模モデルおよび設計プラットフォームの確立、および薬理学的および薬学的な開発漢方薬化合物の薬効予測モデル 相乗効果のある医薬品の開発

2023-06-04 コメント 0  682

記事の紹介：Editor | Cabbage Leaf の大規模に事前トレーニングされた基本モデルは、非医療分野で大きな成功を収めています。ただし、これらのモデルのトレーニングには、生物医学イメージングで一般的な小規模でより特殊なデータセットとは対照的に、大規模で包括的なデータセットが必要になることがよくあります。ドイツのフラウンホーファーデジタル医学研究所 MEVIS の研究者は、トレーニング タスクの数とメモリ要件を分離するマルチタスク学習戦略を提案しました。彼らは、マルチタスク データベース (断層撮影、顕微鏡検査、X 線画像など) でユニバーサル生物医学事前トレーニング モデル (UMedPT) をトレーニングし、分類、セグメンテーション、および分類などのさまざまなラベル付け戦略を採用しました。

2024-07-22 コメント 0  962

記事の紹介：このウェブサイトは1月27日、ALS闘病者で克服ALS慈善信託の創設者、京東商城の元副社長である蔡磊氏とその妻の段瑞氏がALSの基礎研究を支援するためにさらに1億元を寄付すると報じた。医薬品の研究開発、臨床医学およびその他の科学研究プロジェクト。蔡磊氏はまた、科学者や医師を支援し、ALS科学研究システムの改善を推進することに専念する100人以上のALS研究チームを設立する予定だ。遺伝子バンクなどのリソースを拡大しながら、細胞、臓器、動物、サンプルバンクなどの前臨床研究協力プラットフォームとの連携を強化する。さらに、小分子、タンパク質、細胞、AAV、核酸、その他の薬物の迅速な開発と調製を積極的にサポートします。同時に、臨床試験を加速するため、権威ある専門家が指導する全国的な分散型臨床協力ネットワークも構築する。

2024-01-27 コメント 0  662

記事の紹介：オーストラリア医学ジャーナルの先住民の健康特別号の前夜、ローウィチャ研究所と協力して、ケルビン・コン教授は...

2024-07-01 コメント 0  309

記事の紹介：編集者 | ScienceAI 著者 | 計算技術研究所の張海滄チーム 最近、中国科学院計算技術研究所の張海滄率いる研究チームは、CarbonNovo がタンパク質の骨格構造と配列を共同で設計することを提案しました。 -終了方法。この研究は、機械学習カンファレンスICML2024で「CarbonNovo:JointDesignofProteinStructureandSequenceUsingaUnifiedEnergy-basedModel」というタイトルで発表された。背景 はじめに タンパク質は、生物学的機能を実行する重要な高分子です。 De novo タンパク質設計は、まったく新しいタンパク質を作成することを目的としており、医薬品開発や酵素工学に幅広く応用できます。近年では基本的に

2024-08-21 コメント 0  768

記事の紹介：6 月 14 日のニュースによると、マイクロソフトの研究者らは最近、主に生物医学研究に使用され、CT や X 線写真に基づいて患者の病理学的状態を推測できる LLaVA-Med モデルを実証しました。マイクロソフトの研究者が病院グループと協力し、マルチモーダル AI モデルをトレーニングするために生物医学画像テキストに対応する大規模なデータ セットを取得したと報告されています。このデータセットには、胸部 X 線、MRI、組織学、病理学、CT 画像などが含まれており、比較的包括的にカバーされています。 ▲画像ソース Microsoft Microsoft は、VisionTransformer と Vicuna 言語モデルに基づく GPT-4 を使用して、8 つの NVIDIA A100 GPU で LLaVA-Med をトレーニングします。これには、「各画像のすべての事前分析情報」が含まれています。

2023-06-15 コメント 0  1358

記事の紹介：ハルビン医科大学の臨床薬学の就職の見通しはどのようなものですか? 全国の雇用情勢は楽観的ではありませんが、薬学部卒業生の就職の見通しは依然として良好です。全体として、薬学部卒業生の供給は需要を下回っており、製薬会社や製薬工場がその卒業生を吸収する主なチャネルとなっており、製薬業界における人材需要も着実に伸びています。報道によると、近年、医薬品製剤や生薬化学などの専攻の大学院生の需給比は1：10に達するケースもあるという。臨床薬学専攻の就職方向：臨床医学専攻の学生は卒業後、医療保健ユニット、医学研究部門等で治療、予防、医学研究等に従事することができます。雇用職種：医薬情報担当者、医薬品営業担当者、営業担当者、営業マネージャー、地域営業マネージャー、投資マネージャー、プロダクトマネージャー、プロダクトスペシャリスト、看護師

2024-01-02 コメント 0  763

記事の紹介：最近、中国科学技術大学のLuo Yi教授、Jiang Jun教授、Shang Weiwei教授のチームが深宇宙探査研究所のZhang Zhe研究員と協力し、インテリジェントロボットを使用して火星で使用する新しいタイプの触媒の開発に成功した。 「機械化学者」水を使って酸素を生成します。この研究は、効率的で低エネルギーの解決策を提供し、地球外銀河の局所物質から化学物質を開発する新たな道を切り開きます。研究成果は、11月14日に世界的に著名な学術誌「Nature・Synthesis」に掲載された。 編集者：Li Hengyi AI合成アンカー 技術サポート：iFlytek

2023-11-14 コメント 0  616

記事の紹介：11月18日、言語知能・脳科学テーマフォーラムと重慶沙坪坡区国際言語ブレインコンピュータインターフェース共同研究所の除幕式が沙慈大厦で開催され、区政府副所長の凌建氏が出席し、重慶市沙坪坡区国際言語ブレインコンピュータインターフェース共同研究所の除幕式が行われた。研究所。言語知能・脳科学テーマフォーラムでは、言語知能、脳科学、ブレイン・コンピュータ・インターフェースなどのテーマに焦点を当て、人間の思考の新時代を探求する学際的かつ多次元的な議論を行うことがわかっている。沙坪坡区国際言語ブレインコンピューターインターフェース共同研究研究所は、四川国際大学と江西知志技術開発有限公司が主力となり、西南大学、北京語言大学、北京語言大学などの関連大学および関連大学と協力して設立されました。陸軍医科大学、華中科学技術大学、重慶医科大学病院に加え、iFlytek や四川省リハビリテーション病院など、国内の 10 近くの有名な人工知能および言語インテリジェンスの機関も含まれます。

2023-11-19 コメント 0  740

記事の紹介：編集者 | 大根の皮の予期せぬ薬物相互作用 (DDI) は、重篤な副作用や薬の中止を引き起こす可能性が非常に高いため、医薬品研究および臨床応用において重要な問題です。多くの深層学習モデルが DDI 予測で良好な結果を達成していますが、DDI の根本原因を明らかにするためのモデルの解釈可能性は広く調査されていません。福州大学、福建医科大学第一付属病院、および円興知能医学の研究者は、トピックベースの DDI 予測マップを学習するための、ローカルとグローバルの自己注意と共同注意を備えた深層学習フレームワークである MeTDDI を提案しました。解釈可能性に関して、研究者らは73の薬物（13,786のDDI）の広範な評価を実施し、MeTDDIは58の薬物を正確に説明できました。

2024-09-02 コメント 0  347

記事の紹介：編集者 | ScienceAI 最近、上海交通大学自然科学研究所/物理天文学部/張江高等研究所/薬学部のホン・リャン教授と、上海人工大学の若手研究者タン・パン氏の研究グループが、インテリジェンス研究所は、タンパク質の突然変異特性の予測において重要な進歩を達成しました。この研究では、新しいトレーニング戦略を採用しています。これにより、非常に少ないウェット実験データを使用して、突然変異特性を予測する際の、従来のタンパク質の事前トレーニング済み大規模モデルのパフォーマンスが大幅に向上します。研究結果は、「少数ショット学習による最小限のウェットラボデータによるタンパク質言語モデルの効率の向上」と題され、

2024-07-11 コメント 0  849