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今天的议题有关于新兴领域,人工智能的快速发展正在改变着各行各业,也成为智能分子工程服务于高端化学和新能源领域,周教授让几位学生轮流汇报自己的文献调研结果。袁晞排在第三个,她主要介绍了一款药物设计的生成模型。
”人工智能技术能有效缩短药物研发时间,降低研发成本。”袁晞站在投影幕布前,声音平稳,条理清晰,”2018年苏黎世联邦理工学院就已经开展了测试分子模型的工作,这是我从《nature biotechnology》摘录的一篇文章。”
她翻到下一页ppt,指着一张能谱图继续解释,
”ddr1抑制剂训练的生成模型合成了六个分子,在这六个分子中,四个具有生物活性,在随后的药代动力学研究中——”
”我有个问题。”一个声音突然打断了她。
袁晞抬起头,看到坐在斜对面的陈立阳推了推那副沉重的黑框眼镜。
陈立阳是博一的学生,比袁晞高一届,野心勃勃。他本科是保送的,成绩一直名列前茅,进组以后却发现自己在袁晞面前总是矮了一截。周教授对袁晞的赏识是明摆着的——课题组里最重要的项目、最好的实验资源,都优先给了袁晞。
这让陈立阳心里很不是滋味。
”请说。”袁晞的语气平静。
陈立阳往椅背上一靠,摆出一副居高临下的姿态:”以现有化学相关的数据库水准,根本满足不了人工智能的算法,所有的数据都是已经发表的成功案例,ai算出来的东西偏差率超过50%,而且,ai能读懂图谱吗?”
他说完,看了看周围的同学,嘴角微微上扬,似乎对自己这个”刁钻”的问题很满意。
教室里安静了几秒,其他几个同学面面相觑,袁晞还没有讲完,陈立阳就急着提问题,多少有点不礼貌,但周教授没有制止,似乎在等袁晞会如何应对。
袁晞神色如常,眼底却流露出淡淡的不屑:”关于这点,国内的研究团队已经提出了理论大数据加实验小数据的融合策略。”
陈立阳的笑容僵了一瞬。
”高通量理论计算模拟生成的大量数据可以用于训练模型,再用真实的实验数据进行校准,4月份国内已经发布了能够识别视觉插件的多模态大模型。”
袁晞走到白板前,拿起马克笔,开始画分解图:”今天我讨论的是未来的实验室如何实现设备、流程、数据的全面智能化。”
周教授端详着袁晞的板书,频频点头,他看了陈立阳一眼,语气里带着几分意味深长:”做研究最忌讳的,就是一知半解就急着下结论。”
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