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基于GPT-4的AI系統(tǒng)Coscientist成功在Nature雜志上發(fā)表了一篇論文,展示了其在科學研究領域的引人注目的表現(xiàn)。這一新興的大模型化學家能夠自主完成復雜的實驗任務,甚至包括2010年諾貝爾化學獎獲得者因其研究獲獎的鈀催化交叉偶聯(lián)反應。如何平衡人工智能在科學研究中的應用與對專業(yè)從業(yè)者的潛在影響,將成為科研領域需要認真思考的問題。
人工智能(AI)已經改變了科學的實踐,進而使研究人員能夠檢查目前科學儀器產生的大量數(shù)據。通過利用深度學習,它可以從數(shù)據本身進行學習并可以在一百萬個信息干草堆中找到一根針。AI正在推動基因搜索、醫(yī)學、藥物設計和化學合成的發(fā)展。為了從新鮮數(shù)據中提取信息,深度學習采用了算法,通常是在海量數(shù)據上訓練的神經網絡。憑借其一步步的指示,它跟傳統(tǒng)的計算有很大的不同。相反,它從數(shù)據中學習。深度學習遠沒有傳統(tǒng)計算機編程那么透明,它留下了一些重要的問題沒有解決:系統(tǒng)學到了什么,它知道什么?據了解,蛋白質存在于每一個生物體中
新浪科技訊 近期,“美麗化學”項目開展,該項目希望能夠利用計算機技術重現(xiàn)歷史上那些里程碑式的重要化學實驗中那些被設計出來的實驗裝置,從而讓人們得以再次欣賞這些精致實驗設計背后的科學思想之美。圖為法國化學家拉瓦錫研究發(fā)酵過程的試驗器具(1789年)