既带来新的研究方法，也助力经济高质量发展

人工智能，为科研注入聪慧动能（科技自主自强）

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日前，科技部等六部门发文，着力打造多少重大场景，拓展人工智能运用，高水平科研活动是个中之一。
如今，我国人工智能技能快速发展，在数据获取、实验预测、结果剖析等方面具有上风，生命科学、数学、化学、空间科学等学科研究纷纭拥抱人工智能。
丰富的运用处景也反哺技能发展，推动家当聪慧升级。

从日常生活到科学研究，如今，我国人工智能技能快速发展，数据和算力资源日益丰富。
运用需求是技能进步的主要推动力，新技能每每在“用”中不断完善、成熟。
为推动人工智能落地，日前，科技部等六部门联合印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平运用促进经济高质量发展的辅导见地》，着力打造多少重大场景，拓展人工智能运用，高水平科研活动便是个中之一。

作为赋好手段，人工智能如何带来新的研究方法，又如何为经济发展注入“聪慧动能”？

领悟紧密，助力科研更加高效、精准

诸多学科中，生命科学研究与人工智能领悟较为紧密，个中一个热门方向是预测蛋白质构造。

蛋白质具有三维构造，它的一级构造（序列）由多个氨基酸串联而成。
三维构造决定了蛋白质在细胞中的功能，许多疾病都是因体内主要的蛋白质构造非常而起。
因此，绘制出人体内主要蛋白质的“三维舆图”，才能据此找到药物浸染于人体的靶点，从而研制出精准有效的新药。

传统上，科学家利用冷冻电镜、X射线、核磁共振等方法不雅观测蛋白质三维构造，但这一过程耗时费力且花销不菲。
“以冷冻电镜为例，支配一个不雅观测平台耗资数千万元，科研职员还要用很永劫光才能绘制出蛋白质构造。
”百度飞桨螺旋桨生物打算平台卖力人何径舟表示。

由于难度高、实验周期长、本钱高，通过传统方法不雅观测到的蛋白质三维构造，至今数量非常有限。
比较之下，氨基酸测序随意马虎得多。
为什么不能根据氨基酸序列来预测蛋白质的构造？早在1972年，美国生化学家克里斯蒂安·安芬森曾在诺贝尔奖的获奖感言中提出这一设想。

从蛋白质的一级构造出发精准预测其三维构造，正是人工智能所善于的。
然而，人类试图解析蛋白质组的事情进展缓慢。
听说明，这一方面由于现有的生物数据量小，质量不高，深度学习缺少足够的样本；另一方面由于人工智能算法成熟也须要过程。

近些年，随着生物数据剧增以及人工智能技能的优化，科学家建立起更精准的预测模型。
2020年12月，在一场比赛中，人工智能程序“阿尔法折叠”大放异彩，它预测的结果与大多数实验数据差不多。
这证明，预测蛋白质构造，人工智能已经相称精准。

如今，借助人工智能，曾经可能耗时数年的事情，现在几分钟就能完成，还能解析传统方法不能不雅观测到的一些蛋白质构造。

据理解，利用人工智能，科研职员预测出了约100万个物种的超过2亿种蛋白质的构造，涵盖科学界已编录的险些每一种蛋白质。
这将对构造生物学领域产生重大影响，可能引发生命科学研究的范式变革，并提升人类对生命的理解。

前景广阔，在生命科学等多领域发挥浸染

人工智能进入生命科学研究的视野，生物医药行业的需求是主要推动力。
据先容，在生物制药行业，每投入10亿美元能够研发出的药物种类已不断低落。
新药研发难度越来越大，周期越来越长，急需新方法突围，人工智能被寄予厚望。

不但是加速新药研发，人工智能正在生命科学越来越多领域发挥主要浸染。

今年初，国家超算成都中央运行的一个蛋白质预测模型，帮助四川农业大学农学院小麦研究所团队成功解析PGS1调控种子发育影响产量的分子机制，为造就高产高质小麦材料供应理论依据。
科研职员表示，如果没有人工智能，很难高效做出这一打破性成果。

科研职员还考试测验将人工智能技能引入疫苗设计中。
比如，比较于蛋白疫苗、DNA疫苗等，mRNA（信使核糖核酸）疫苗具有大规模生产快、抗传染性好等上风，但稳定性和免疫原性相对较差。
补上这些短板，科研职员一贯希望通过优化mRNA疫苗序列设计，使其更稳定，免疫原性更强。
更高效、本钱更低，人工智能的参与有望为疫苗研发供应新思路。

精准治疗也是人工智能运用的舞台。
通过机器学习的方法，理论上，人工智能可以解码人体免疫系统，更精准地探寻到一些疾病的繁芜免疫规律，从而帮助人们理解疾病，更高效率、更有针对性地开拓治疗药物和方法。

随着基因组学研究带来的人体数据、新药研发积累的知识增加，加上机器学习算法不断迭代，业内专家认为，在生命科学领域，人工智能前景广阔。
一些科研职员乃至设想依赖强大的生物打算引擎，利用大量的生物数据，构建统一的知识图谱，以此推动对生命康健的认识。

场景丰富，推动运用迈向更高水平

走进生命科学研究，人工智能在带来新方法的同时，也有望开启生物医药家当新时期。

业内专家表示，捉住智能化药物设计的新机遇，加强在人工智能+生物医药布局，有助于我们在新药研发的新赛道上先行一步。

虽然人工智能+生物医药发展迅速，但总体上才刚刚起步。
何径舟认为，生物医药行业有数百年历史，有成熟、完善的研究流程、家当链条和分工，人工智能改进的只是个中一些环节，“生物医药事关生命康健，行业发展要稳步推进，保持理性和敬畏。
”截至目前，环球没有一款完备依赖人工智能创造的新药。
一些借助人工智能开拓的产品，离真正的上市还有很长一段间隔。

看到人工智能技能在数据获取、实验预测、结果剖析等方面的上风，数学、化学、材料学和空间科学等学科也纷纭拥抱人工智能。

锂电池性能因材料组成不同而有差异。
回应丰富多样场景对锂电池的需求，科研职员希望通过优化材料组合，设计出得当的锂电池体系。

“以前，设计材料体系紧张靠人工实验，效率非常低。
”清华大学化学工程系教授张强说，眼下，他正带领团队用人工智能预测分子性子，从而更高效、精准地找到能源材料，设计出更有代价、更安全的电池体系。

据测算，我国人工智能核心家当规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。
得益于海量数据处理带来的兴旺需求、丰富运用处景供应的试验土壤，我国在打算机视觉、语音识别等领域走在世界前列。

业内专家建议，推动人工智能运用迈向更高水平，有必要发挥我国运用处景丰富的上风。
环绕高水平科研活动打造重大场景，将会推动我国人工智能运用走深走实，为经济高质量发展注入“聪慧动能”。