Rumah Peranti teknologi AI Pakar Bicara丨Teknologi Kepintaran Buatan Membantu Penyelidikan dan Pembangunan Vaksin COVID-19

Pakar Bicara丨Teknologi Kepintaran Buatan Membantu Penyelidikan dan Pembangunan Vaksin COVID-19

Apr 12, 2023 pm 08:01 PM
AI teknologi biofarmaseutikal

Pada awal 1990-an, Encik Zhou Haizhong, seorang sarjana terkenal di peringkat antarabangsa, pernah meramalkan: "Teknologi kecerdasan buatan akan digunakan secara meluas dalam pelbagai disiplin dan akan menghasilkan kesan yang tidak dijangka Hari ini, semakin banyak fakta telah membuktikan ramalan beliau ini." . Dalam bidang perubatan, teknologi kecerdasan buatan memainkan peranan yang sangat diperlukan dalam wabak. Pada masa ini, radang paru-paru coronavirus baharu (COVID-19) dan mutasinya Omicron masih merebak ke seluruh dunia untuk membina penghalang imun, di satu pihak, vaksinasi COVID-19 atau ubat COVID-19 oral digunakan, dan sebaliknya, langkah yang berkesan dilaksanakan Langkah berjaga-jaga.

Pakar Bicara丨Teknologi Kepintaran Buatan Membantu Penyelidikan dan Pembangunan Vaksin COVID-19

Sama ada penjujukan genetik coronavirus baharu, mencari sumber dan hos penghantaran virus, atau membangunkan vaksin virus atau ubat khusus, teknologi kecerdasan buatan sangat berguna dalam memerangi coronavirus baru. Baru-baru ini, Pertubuhan Kesihatan Sedunia (WHO) membuat penilaian awal terhadap vaksin sedia ada terhadap coronavirus baharu dan mutasinya; mereka mengatakan bahawa membangunkan vaksin sejagat untuk coronavirus baharu adalah pilihan yang patut dinanti-nantikan, tetapi sukar untuk diputuskan berapa lama ia akan diambil. Banyak institusi penyelidikan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membangunkan vaksin COVID-19 dan pada mulanya telah mencapai hasil yang luar biasa.

Sebagai contoh, Nippon Electric Corporation (NEC) baru-baru ini menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membangunkan vaksin COVID-19 generasi akan datang. Vaksin messenger ribonucleic acid (mRNA) yang kini digunakan terhadap coronavirus baharu memperkenalkan mRNA yang mengandungi pengekodan protein antigen ke dalam tubuh manusia untuk membentuk protein antigen yang sepadan, dengan itu mendorong badan menghasilkan tindak balas imun tertentu dan mencapai kesan imuniti pencegahan. . Walau bagaimanapun, sejumlah besar mutasi baru-baru ini muncul dalam protein lonjakan coronavirus baharu, mengakibatkan penurunan dalam kesan perlindungan vaksin. Oleh itu, strategi syarikat adalah menggunakan semua protein virus selain protein spike sebagai antigen calon, tidak termasuk bahagian yang terdedah kepada mutasi untuk tujuan ini, penyelidik menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mempelajari data eksperimen mengenai tindak balas imun untuk mengenal pasti antigen calon.

Untuk contoh lain, prinsip kerja vaksin coronavirus baharu yang dibangunkan oleh Imperial College London ialah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk melatih sistem imun mengenali dan bertindak balas terhadap jangkitan oleh patogen tertentu (seperti virus, parasit atau bakteria). Di tengah-tengah setiap vaksin ialah antigen (molekul kecil dan selamat berdasarkan sebahagian daripada patogen) yang mencetuskan tindak balas imun pelindung. Kebanyakan antigen vaksin adalah berdasarkan komponen patogen tunggal, seperti protein spike coronavirus, atau protein kot parasit malaria, dan ini mengehadkan keberkesanan dan keupayaan vaksin untuk bertindak balas terhadap varian baharu. Untuk menyelesaikan masalah ini, penyelidik menyepadukan genomik, epidemiologi, imunologi, dll. untuk mencipta antigen sintetik baharu.

Untuk contoh lain, Northwestern University di Amerika Syarikat menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mempercepatkan penyelidikan tentang vaksin COVID-19. Penyelidik di sekolah itu telah membangunkan algoritma baharu yang boleh meramalkan hasil penyelidikan vaksin mana yang paling berkemungkinan untuk direplikasi bermakna hasil penyelidikan boleh diperoleh semula, yang merupakan isyarat utama bahawa kesimpulan penyelidikan adalah sah. Model ini mengambil kira lebih banyak faktor daripada pakar semakan, jadi ketepatan dan keberkesanan vaksin akan lebih tinggi. Mereka percaya bahawa apabila digunakan secara bersendirian, ketepatan model adalah setanding dengan penyelidikan awam dan sistem keyakinan sistematik berasaskan bukti, dan apabila digunakan bersama-sama dengan manusia dan mesin, ketepatannya akan menjadi lebih tinggi.

Untuk contoh lain, pasukan penyelidik di Institut Teknologi Persekutuan Switzerland di Zurich baru-baru ini telah membangunkan kaedah baharu menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meramalkan varian koronavirus pada masa hadapan, termasuk coronavirus baharu itu dijangka menggalakkan perkembangan itu terapi dan vaksin antibodi generasi akan datang Penyelidikan dan pembangunan menyediakan rujukan penting untuk merumuskan dasar kesihatan awam. Para penyelidik berkata bahawa kaedah baru ini boleh membantu membangunkan terapi antibodi generasi akan datang. Mereka telah membangunkan beberapa antibodi Kaedah ini boleh menentukan antibodi yang mempunyai aktiviti paling luas dan juga dijangka menggalakkan pembangunan vaksin mahkota baru. .

Malah, Syarikat Baidu China telah pun menyumbangkan bantuan dalam menyelesaikan masalah vaksin mahkota baharu. Syarikat itu melancarkan algoritma reka bentuk jujukan gen vaksin mRNA pertama di dunia, LinearDesign, pada tahun 2020. Ini adalah algoritma cekap yang digunakan khusus untuk mengoptimumkan reka bentuk jujukan mRNA. Untuk jujukan vaksin mRNA COVID-19, LinearDesign boleh melengkapkan reka bentuk jujukan dalam masa sepuluh minit, yang meningkatkan kestabilan reka bentuk vaksin dan tahap ekspresi protein dengan berkesan, serta menyelesaikan isu kestabilan yang paling penting dalam pembangunan vaksin mRNA dengan berkesan.

Dapat dilihat bahawa gabungan mendalam teknologi kecerdasan buatan dan teknologi biofarmaseutikal telah menjadikan "jarum dalam tumpukan jerami" pembangunan vaksin COVID-19 menjadi "mencari mengikut gambar." Adalah benar-benar dipercayai bahawa dengan usaha kakitangan saintifik dan teknologi serta bantuan teknologi kecerdasan buatan, penyelidikan dan pembangunan vaksin coronavirus baharu tidak lama lagi akan mencapai kejayaan besar dalam teknologi teras utama, yang akan melindungi kehidupan dan kesihatan semua manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Pakar Bicara丨Teknologi Kepintaran Buatan Membantu Penyelidikan dan Pembangunan Vaksin COVID-19. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles