AI for Science
结构高度合理、具备理想特性，华东师大等提出分子生成新方法，协同生成原子与化学键
编辑丨coisini随着分子生物学、结构生物学、组合化学及人工智能（AI）技术的进步，药物研发范式已从随机筛选转向理性药物设计。 理性药物设计主要包括两种策略：基于配体的药物设计（LBDD）和基于结构的药物设计（SBDD）。 其中，SBDD 因现有分子生成模型常忽略结构可行性与类药性，会产生不真实的三维分子。
9/2/2025 2:31:00 PM
ScienceAI
把实验与计算「缝」到一张「地图」上：AI让材料发现路线更直观、可解释
编辑丨&不知道诸位读者都是否知道黑箱？ 这是指对特定的系统开展研究时，仅从其输入输出的特点了解该系统规律，而并不会涉及到其中系统内部的结构和相互关系。 在材料科学里，很多研究者都困在「黑箱」里：实验结果零散，模拟结果庞杂，数据孤岛四处林立，导致新材料发现依然缓慢。
9/1/2025 2:00:00 PM
ScienceAI
无需微调就超越临床医生？埃默里大学系统评估GPT-5医疗决策支持能力：潜力巨大
编辑丨coisini大型语言模型（LLM）已经日益发展成通用系统，无需大量微调即可执行领域特定推理。 本月初，OpenAI 发布了新一代旗舰模型 GPT-5，并表示其能够自己决定何时需要深入思考。 一些研究开始探索 GPT-5 在科学领域的潜力。
8/29/2025 4:37:00 PM
ScienceAI
IJCAI 2025 | 化学不是单向路：ChemDual大模型用拆分与重组，优化化学反应与分子逆合成预测
作者 | 论文团队编辑 | ScienceAI化学反应预测和逆合成设计是药物研发中的核心步骤。 近年来，虽然大型语言模型（LLMs）在各领域表现优异，但直接应用到化学合成任务时仍存在两大挑战：数据量稀缺和反应预测与逆合成任务建模割裂。 为了应对数据稀缺问题，湘潭大学林轩副教授课题组联合湖南大学曾湘祥教授、湖南师范大学曾道建教授课题组针对化学反应和逆合成预测，提出了一个新的大模型框架 ——ChemDual。
8/29/2025 12:00:00 PM
ScienceAI
AI加持气候模拟：华盛顿大学等12小时跑出一千年模拟，快了数千倍
编辑丨&想象一下，一部拍摄了长达 50 年的连续剧——还是纪录片，这其中的视角记录不能说乏善可陈，只能说是枯燥无味。 诚然自然的美景的确引人注目，但倘若就这么持续关注 50 年？ 这就是过去科学家在面对地球模型时的窘境。
8/28/2025 2:02:00 PM
ScienceAI
ICML 2025 | AI虚拟细胞落地重大进展：清华AIR，水木分子等首创并开源多尺度空间转录组学基础大模型SToFM
作者 | 论文团队编辑 | ScienceAIAI 大模型竞赛风起云涌，垂直领域竞争激烈。 AI 基础大模型的能力正进一步向各科学研究领域渗透，而生物及生命科学就是 AI 大模型的下一个战场。 2025 年可以视为 AI 虚拟细胞元年。
8/27/2025 2:01:00 PM
ScienceAI
AI+分子动力学，6.3万条轨迹重塑药物亲和力预测，超大规模蛋白-配体亲和力数据集来了
编辑丨&现实里，分子是不断运动的，它们的相遇与结合像是一部动态电影，而这也就为药物研发带来了艰巨的挑战：现有方法对这种复杂运动视而不见，模型在“标准基准”上看似成绩斐然，却往往在真实药物场景下失灵。 亲和力预测模型大多依赖公开数据集 PDBbind，其中约 2 万个复合物结构成了 AI 的训练教材。 但这类训练存在明显「信息泄漏」：模型可能学会的是数据集的特征，而非真实的物理规律。
8/26/2025 12:12:00 PM
ScienceAI
从头开始设计全新分子结构，AI构建化合物成功对抗超级细菌
编辑丨coisini最近几年，生成式人工智能迅速发展，人们在看到训练机遇的同时也有了风险。 由于数据的直接质量影响模型性能，如果训练数据包含有害内容，AI系统可能会继承甚至放大其负面影响。 人们开始担心AI会对人类造成威胁。
8/25/2025 2:03:00 PM
ScienceAI
用原子制作薛定谔的猫，AI助力组装未来量子计算机的「大脑」
编辑丨&AI 工具、助手，这些智能化的模型或者设备，正越来越多地帮助科学家撰写论文、进行文献综述，甚至设计实验室实验。 现在，研究人员可以将优化量子计算加入到这一列表中。 一种潜在的量子计算机架构，是利用被困在二维光学陷阱阵列中的原子来实现的。
8/25/2025 12:03:00 PM
ScienceAI
NASA、IBM打造日地物理学首个开放式 AI 基础模型，用九年观测训练提升约16%耀斑预测准确率
编辑丨&说起太阳耀斑，也许并非每一位读者都对这个名字熟悉，但说到极光，这一美丽而梦幻的自然景观，其实就与太阳耀斑有着千丝万缕的联系。 每一次太阳耀斑与日冕物质抛射（coronal mass ejection, CME）都可能影响卫星姿态、深空通信、极区航线、甚至电网稳定。 以往要么靠经验特征工程加传统机器学习，要么依赖高代价数值物理模型，二者在时效、泛化和可复用性上都有限。
8/22/2025 5:04:00 PM
ScienceAI
从实验室到餐桌：Robert Langer团队杨昕博士用新材料破解全球「隐性饥饿」
作者 | 论文团队编辑 | ScienceAI缺铁是全球最常见的微量营养素缺乏症之一，影响着约 20 亿人。 它是导致贫血的主要原因，对能量水平、认知发育和孕产妇健康有显著影响。 众所周知，碘盐是历史上最成功的公共卫生干预措施之一，显著降低了全球碘缺乏率。
8/22/2025 2:38:00 PM
ScienceAI
首个面向肽分子设计的大模型平台：直接「读序列」出结合子，无需结构输入即可生成
编辑丨%看病就医，医生会先进行诊断，在了解病症的基础上，给出治疗建议。 传统药物设计也遵循类似的逻辑——建立在对病原体或疾病机制的了解之上。 现在，AI 带来了一种出乎意料的突破：就像无需看病直接吃药一样，它能够设计出粘附并分解体内有害蛋白质的小分子，即使科学家完全不清楚这些蛋白质的结构与形态。
8/20/2025 2:04:00 PM
ScienceAI
医疗AI安全革命：全球首个医疗动态红队测试框架DAS，破解临床落地信任危机
作者 | 论文团队编辑 | ScienceAI近年来，以大型语言模型（LLMs）为代表的人工智能技术正以前所未有的速度发展，并在医疗健康领域展现出巨大的潜力。 从辅助疾病诊断到优化临床决策，LLMs 似乎正为我们描绘一幅智慧医疗的宏伟蓝图。 Med-Gemini 以及最新的 OpenAI 模型在各类医学资格考试中取得的优异成绩，更是点燃了人们对于其近期临床应用的热情。
8/19/2025 4:28:00 PM
ScienceAI
AI发现新物理定律：纠正等离子体理论多年错误假设
编辑丨%美丽的星云、星环，其中广泛存在的组成成分——尘埃等离子体，是一种由离子、电子和带电尘埃颗粒组成的混合体系，广泛分布在星际空间中，其粒子间通过等离子体介导的库仑力相互作用，具有非保守、非互易等复杂特性。 对于如此精细而复杂的星间系统，传统理论难以精准描述其相互作用规律，尤其是偏离平衡态的场景。 不过，借由美国埃默里大学（Emory University）物理定制的 ML 模型，物理学家得以揭示尘埃等离子体中意想不到的物理现象。
8/18/2025 11:59:00 AM
ScienceAI
多模态大模型在化学与材料学的「体检表」——哪些能力靠谱，哪些还差很远？
编辑丨&当下，各类实验室非常热衷于把大型语言模型（LLMs）和视觉—语言模型（VLLMs）当作科研助手，但科学工作不像聊天那样单一：它要求把图像、表格、谱图、实验装置等多模态信息整合并进行多步推理与决策。 一个全面有效的评估基准显然是当下急缺的。 来自德国耶拿大学（Friedrich Schiller University Jena）等的团队提出了一个面向真实科研流程的评测框架——MaCBench，把科研活动粗分为「信息抽取」「实验执行」与「结果解读」三大支柱，以便系统评估模型在真实化学/材料任务中的表现与失败模式。
8/18/2025 10:16:00 AM
ScienceAI
多模态大脑建模技术迈入新纪元：Meta 10亿参数模型获Algonauts 2025大脑建模竞赛冠军
编辑丨coisini在过往研究中，神经科学的发展通常源于对认知任务与脑区研究的不断细化。 研究多聚焦于特定皮层区域及其关联功能，例如，专注于大脑 V5 区研究运动感知。 这种「分而治之」的研究范式虽为理解大脑认知机制提供了深刻见解，却导致了学科知识的碎片化，阻碍了统一认知模型的发展。
8/13/2025 12:56:00 PM
ScienceAI
AI全面挖掘微蛋白价值：首次引入合成负样本训练，剔除92%噪声，摆脱保守依赖
编辑丨&蛋白质维持生命，在全身发挥着许多重要的结构和功能作用。 而与此同时，这些大分子给称为微蛋白（MicroProteins）的较小蛋白质亚类投下了长长的阴影。 这些微蛋白可能与疾病机制、细胞调节密不可分，但是传统注释方法常忽略这些小的开放阅读框（smORFs），难以全面挖掘其生物学价值。
8/12/2025 12:03:00 PM
ScienceAI
ACL 2025 | 湖南大学、腾讯生命科学实验室等提出蛋白互作预测新方法，让LLM学会解读蛋白质网络
编辑 | ScienceAI蛋白质是生命活动的「分子机器」，而蛋白质之间的相互作用（PPIs）更是细胞运转的核心机制 —— 从免疫反应到代谢调控，从疾病发生到药物研发，几乎所有生命过程都离不开 PPIs 的精密协作。 然而，传统实验手段解析 PPIs 成本高、周期长，如何通过 AI 技术高效预测 PPIs 的类型和亲和力，一直是生物信息学领域的重大挑战。 近日，来自湖南大学曾湘祥团队携手腾讯生命科学实验室，延世大学，和阿里国际提出了一种名为 LLaPA（Large Language and Protein Assistant）的多模态大语言模型，为破解这一难题提供了全新方案。
8/11/2025 2:04:00 PM
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