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材料科学
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2025-12-24
AlphaFold 改变了科学界：五年后，它仍在发展
谷歌 DeepMind 开发的 AlphaFold 系统迎来五周年。从最初的蛋白质折叠预测，到最近扩展到 DNA 和药物，AlphaFold 已成为生物学研究的核心工具。DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 深入探讨了 AlphaFold 从“围棋时刻”到科学变革的转型、解决“幻觉”问题的策略，以及未来构建“AI 协同科学家”和模拟完整细胞的宏大愿景。
2025-12-24
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2025-12-16
Everbloom利用AI技术将鸡毛转化为羊绒
Everbloom公司利用其材料科学AI“Braid.AI”，将包括鸡毛在内的角蛋白废弃物转化为几乎与羊绒无法区分的新型纤维材料。此举旨在解决羊绒供应链的压力和不可持续的畜牧业实践，同时目标是提供更具成本效益且可生物降解的替代品。
2025-12-16
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2025-12-16
AI材料发现亟需走向现实世界
AI驱动的材料发现初创公司正利用数亿美元的资金，构建AI辅助的自动化实验室，以期加速新材料的发现。然而，尽管在模拟和实验自动化方面取得了进展，该领域仍未出现类似ChatGPT的“奇点”突破。本文探讨了从虚拟模拟到实际合成的瓶颈，以及初创公司如何努力将AI的潜力转化为具有商业价值的现实材料。
2025-12-16
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2025-12-13
为什么说量子计算与AI的结合可能带来一场革命？
量子计算与人工智能（AI）的结合被视为下一代计算范式的核心驱动力。这种融合有望彻底改变从药物发现到材料科学等多个领域。量子计算机的并行处理能力能够极大加速传统AI的训练过程，特别是在处理复杂优化问题和高维数据时，展现出超越经典计算机的巨大潜力。文章探讨了这一技术结合的巨大前景及其对未来产业带来的颠覆性影响，强调了在量子硬件成熟过程中，AI算法的优化与集成是关键挑战。
2025-12-13
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2025-10-21
PLAID：一种能够从序列训练数据生成蛋白质的生成模型
继AlphaFold2之后，我们推出了PLAID，这是一个新颖的多模态生成模型，它能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID的一大突破在于，它仅通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，就能接受功能和生物体提示，并且仅需依赖序列数据库进行训练，这使得它能利用比结构数据库大2-4个数量级的海量数据，极大地推进了蛋白质设计与药物发现的进程。
2025-10-21
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2025-10-15
麻省理工学院推出ChemXploreML：一款无需深厚编程技能即可预测化学性质的机器学习应用
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/chemxploreml-app-helps-predict-chemical-properties-0724 原文作者：Danielle Randall Doughty | Department of Chemistry
2025-10-15
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2025-10-15
新算法实现对称数据的高效机器学习：为药物和材料发现增强AI模型
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-algorithms-enable-efficient-machine-learning-with-symmetric-data-0730 原文作者：Adam Zewe | MIT News 新算法实现对称数据的高
2025-10-15
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AI基础/开发
AI工具应用
2025-10-15
揭秘蛋白质语言模型“黑箱”：麻省理工研究人员开辟新方法，加速药物和疫苗靶点发现
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/researchers-glimpse-inner-workings-protein-language-models-0818 原文作者：Anne Trafton | MIT News 洞察蛋白质语言模型的内部机制：麻省理
2025-10-15
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AI新闻/评测
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AI行业应用
2025-10-15
MIT发布新型AI模型：精准预测分子在不同溶剂中的溶解度
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-model-predicts-how-molecules-will-dissolve-in-different-solvents-0819 原文作者：Anne Trafton | MIT News 基于机器学习的新
2025-10-15
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2025-10-15
卡罗琳·乌勒谈生物学与医学的“数据革命”：三大核心问题
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/3-questions-caroline-uhler-biology-medicine-data-revolution-0902 原文作者：Jane Halpern | Elvira Forte | Department
2025-10-15
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2025-10-15
生成式AI新范式：麻省理工学院团队开发出可预测化学反应的可靠模型
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/generative-ai-approach-to-predicting-chemical-reactions-0903 原文作者：David Chandler | Department of Chemical Engin
2025-10-15
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2025-10-15
MIT研发SCIGEN工具：让生成式AI更精准地设计突破性量子材料
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-tool-makes-generative-ai-models-likely-create-breakthrough-materials-0922 原文作者：Zach Winn | MIT News 新工具让生成式
2025-10-15
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AI工具应用
AI基础/开发
2025-10-15
AI系统学习多类型科学信息并运行实验，成功发现新型材料
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/ai-system-learns-many-types-scientific-information-and-runs-experiments-discovering-new-materials-0925 原文作者：Zac
2025-10-15
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2025-10-15
AI助力新突破：麻省理工学院研究人员利用AI绘制新型抗生素靶向肠道细菌的机制
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/ai-maps-how-new-antibiotic-targets-gut-bacteria-1003 原文作者：Rachel Gordon | MIT CSAIL AI绘制新抗生素靶向机制：加速肠道细菌研究 对于患有炎
2025-10-15
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2025-10-15
利用人工智能为地球健康而战：麻省理工学院Priya Donti教授的能源优化研究
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/fighting-health-planet-ai-priya-donti-1007 原文作者：Michaela Jarvis | MIT Laboratory for Information and Decision S
2025-10-15
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2025-10-15
新AI工具SpectroGen：材料质量检测变得前所未有的简单高效
📢 转载信息 原文链接：https://news.mit.edu/2025/checking-quality-materials-just-got-easier-new-ai-tool-1014 原文作者：Jennifer Chu | MIT News 新AI工具SpectroGen：材料质量检测
2025-10-15
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