Nov, 2023

转变有机化学研究范式：从手动努力到自动化与人工智能的交叉点

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TL;DR有机化学正经历一个重大的范式转变，从以劳动密集型为主的方法转向由自动化和人工智能（AI）主导的新时代。这种变革性转变是由技术进步、对更高研究效率和准确性的不断增长的需求以及跨学科研究的蓬勃增长所推动的。AI 模型在计算能力和算法的支持下，正在极大地改变合成规划，并引入了处理复杂分子合成的突破性方法。此外，自主机器人系统通过以前所未有的速度和精确度执行繁琐的任务，迅速加速了发现的步伐。本文考察了这一范式转变所带来的多重机遇和挑战，并探讨了其广泛的影响。它对有机化学研究的未来趋势提供了有价值的见解，该趋势越来越被自动化和人工智能的协同相互作用所定义。
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发现论文，激发创造
  • 化学科学中的自主发现第二部分：展望

    这篇论文主要研究了在化学科学领域自动化技术的应用，探讨了目前自动科学发现的局限性，并提出了未来自主发现的实际应用和方法论方向。

    Mar, 2020

  • 推动人工智能和人类共同创造，加速材料发现

    通过机器学习和 AI 技术，提出了一个支持领域和流程知识管理，结合人工智能协作的工作台框架，以减少时间和机会成本的目的，实现化学空间探索的新型功能材料的发现。

    Nov, 2022

  • 药物发现领域的人工智能：现在已经到达了吗？

    药物发现正在适应新技术，如数据科学、信息学和人工智能（AI），以加速有效治疗的开发，同时减少成本和动物实验。 AI 正在改变药物发现的方式，成功的药物发现需要优化与药理动力学、药代动力学和临床结果相关的特性。本文讨论了 AI 在药物发现的三个支柱（疾病、靶点和治疗模式）中的应用，重点关注小分子药物。

    Jul, 2023

  • AI 在药物研发中的作用：挑战、机遇和策略

    本文综述了人工智能在药物发现领域中的优势、挑战、局限性及其可能的应对策略，讨论了数据增强、可解释性人工智能和将人工智能与传统实验方法相结合的潜在优势。总的来说，本文强调了人工智能在药物发现中的潜力，并提供了在这个领域实现其潜力的挑战和机会的见解。

    Dec, 2022

  • 人工智能中的范式转变

    Kuhn’s framework provides a useful understanding of the paradigm shifts in Artificial Intelligence, including the current shift signaled by the emergence of large pre-trained systems like GPT-3, and this paper summarizes the forces, issues, and risks associated with the current AI paradigm shift.

    Aug, 2023

  • 学习发现药物

    此篇论文综述了近期在人工智能方法论中应用于药物发现的最新进展，并将其分为分子序列和几何图形的表征学习、基于数据驱动的推理以及基于知识的推理三个相对稳定的子领域，并探讨了未来可能的研究方向及挑战。

    Feb, 2022

  • 量子、原子尺度和连续体系统科学中的人工智能

    本文为 AI4Science 领域中的一个子领域 —— 量子、原子和连续系统的 AI 提供了技术上的全面介绍，重点在于探讨诸如如何采用深度学习方法捕捉自然系统物理第一性原理、特别是对称性等挑战。

    Jul, 2023

  • 人工智能驱动世界中的软件工程未来

    软件工程领域正在经历一场范式转变，人工智能系统如 LLMs 日益重要，提高软件开发生产力，未来五年，人类开发者与人工智能之间将会有日益增长的共生伙伴关系，软件工程研究社区必须重视这一趋势，我们需要解决将人工智能融入软件开发过程带来的关键研究挑战，本文提出我们对于 AI 主导软件开发领域未来的愿景，并探讨了研究社区在实现这一愿景上应该解决的关键挑战。

    Jun, 2024

  • 由生成式闭环人工智能主导的基础科学的未来

    探索和研究 AI 驱动的自动闭环科学发现方法，包括自我驱动的假设生成和假设空间的无限自主探索。将自动化纳入科学实践将缓解当前问题，包括发现的复制、数据的系统化生产以及最终的科学过程民主化，具有开创性的视野将释放 AI 在我们的世界基本结构搜索和发现方面的潜力，好过自动化当前工作流程，并打开技术创新的大门，解决人类面临的最大挑战之一。

    Jul, 2023

  • 运筹学的人工智能：革命性地改进运筹学过程

    人工智能与运筹学的融合为多个领域带来革命性的机会，通过综述最新研究现状并探讨人工智能在运筹学中的潜力，本文旨在激发对于开发人工智能增强运筹学方法和工具的进一步研究和创新，并通过提供相互协同作用带来的显著进步和新颖解决方案来推动更有效和高效的决策制定。

    Jan, 2024