近年来，AI for Science 发展提速，不仅为科研领域带来创新研究思路，同时也拓宽了 AI 的落地通路，为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中，越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域，探索其中的研究难点与行业挑战。
破解基因组的奥秘一直是生物科学的前沿挑战，如何让人工智能（AI）读懂 DNA 的复杂信息，并用它来设计和操控生命的“程序代码”？
现在，随便丢给机械手一个陌生物体，它都可以像人类一样轻松拿捏了——
2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队，激发了 AI for science 领域新的研究热潮。
在 HyperAI超神经联合出品的 COSCon’24 AI for Science 论坛中，来自清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心的博士后研究员丁璟韬带来了深度分享，以下为演讲精华实录。
近日，由天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute，TCCI）、《Science》杂志及上海市精神卫生中心联合主办的“人工智能与精神健康”研讨会在上海成功举行。
历时四年，微软亚研院AI for Science团队发布AI驱动的从头算（ab initio）生物分子动力学模拟系统。 直接登上Nature正刊。
今年，化学诺贝尔奖授予了AlphaFold，AI+Science受到空前的关注。人们惊叹于，仅仅是一个蛋白质结构预测模型，就能释放出如此巨大的行业潜力。 就在当下，在第三届中国生物计算大会上，全球规模最大的生命科学基础模型横空出世—— xTrimo V3，参数规模高达2100亿，覆盖蛋白质、DNA、RNA、细胞等七大主流模态。背后玩家正是来自李彦宏孵化创办的百图生科。
前Neuralink总裁创立的脑机接口公司Science Corporation，正在开发一种名为「Prima」的芯片技术。初步试验结果表明，38名患者中，有81%的患者视力得到了大幅度的改善。几位知名眼科医生都直称：「这是第一个有可能成功恢复AMD患者视力的重大进展！」
分享一篇近期由华为和阿卜杜拉国王科技大学合作完成的一项生信分析与大语言模型相结合的工作，相关成果发表在《Advanced Science》上。
