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Nature子刊 | 上智院统一框架RXNGraphormer，实现化学反应多任务精准预测，自发掌握分类规律

Nature子刊 | 上智院统一框架RXNGraphormer，实现化学反应多任务精准预测，自发掌握分类规律
编辑丨ScienceAI人工智能正在重塑精准有机合成的未来，但反应性能预测（数值回归）与合成路线规划（序列生成）之间固有的方法差异，一直是构建统一深度学习架构的挑战。 针对这一难题，上海科学智能研究院（下称上智院）物质科学团队提出了一种名为 RXNGraphormer 的新型深度学习框架。 该框架通过整合图神经网络（GNN）与 Transformer 模型，成功实现了对化学反应活性、选择性以及单步正向与逆向合成的精准预测。
8/20/2025 2:05:00 PM
ScienceAI
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊

AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊
AI现在真能救命！ 传统的心脏MRI（磁共振成像）检查可能遗漏的关键风险信号，现在能够被AI捕捉了。 登上《Nature》子刊的最新研究——多模态AI模型MAARS，首次用深度学习方法处理原始MRI图像，实现了对心源性猝死风险（SCDA）的高精度预测，准确率高达89%。
7/7/2025 5:02:30 PM
闻乐
智源线虫登上Nature子刊封面，具身元年尾声深长

智源线虫登上Nature子刊封面，具身元年尾声深长
智源研究院提出了BAAIWorm天宝--一个全新的、基于数据驱动的生物智能模拟系统，首次实现秀丽线虫神经系统、身体与环境的闭环仿真。 BAAIWorm天宝通过构建线虫的精细神经系统、身体和环境模型，为探索大脑与行为之间的神经机制提供重要研究平台。 2024年12月16日，智源研究院理事长黄铁军和生命模拟研究中心马雷等共同关于BAAIWorm天宝的重要进展在国际著名科学期刊《自然·计算科学》（Nature Computational Science）上发表，并于12月21日被选为期刊封面故事。
12/25/2024 10:30:00 AM
星瑶
Nature子刊，北大陈语谦团队提出多模态单细胞数据整合和插补的深度学习方法

Nature子刊，北大陈语谦团队提出多模态单细胞数据整合和插补的深度学习方法
编辑 | ScienceAI今天为大家介绍的是来自北京大学信息工程学院、化学生物学与生物技术学院省部共建肿瘤化学基因组学国家重点实验室、鹏城国家实验室合聘研究员和 AI4S 平台中心主任陈语谦教授团队发表在《Nature Communications》的论文。该团队开发了一种新型的多模态整合方法，能够实现多模态单细胞数据的整合与插补，这一成果可以促进多模态单细胞数据的分析。文章链接：。
10/21/2024 3:00:00 PM
ScienceAI