14亿美元！德国默克与AI生物科技公司合作；马斯克Neuralink首位脑机接口植入者用意念打游戏；黄仁勋在俄勒冈州立大学开讲

news2024/11/25 7:04:59

AI for Science 的新成果、新动态、新视角——

  • 日本第一 IT 公司富士通：生成式 AI 加速药物研发

  • 马斯克：Neuralink 首位脑机接口植入者用「意念」打游戏

  • 默克与 AI 生物科技公司 Caris 达成合作

  • AI 蛋白质设计服务提供商「天鹜科技」完成数千万元 Pre-A 轮融资

  • 艾伯维以 2 亿美元收购 AI 制药公司 Landos Biopharma

  • 黄仁勋出席在俄勒冈州立大学举办的「Global Futures Forum」

  • 生物信息学与智能信息处理 2024 年学术会议即将召开

详见下文~

企业动态

日本第一 IT 公司富士通：生成式 AI 加速药物研发

近日，富士通与政府支持的理化学研究所合作开发生成式 AI 技术，利用先进的低温电子显微镜拍摄的蛋白质图像，应用生成式 AI 将蛋白质再现为运动中的三维结构，该技术预测目标蛋白质状态的速度是原来的 10 倍。据悉，富士通是日本排名第一的 IT 厂商，于上世纪 70 年代进入中国，在华投资超 80 亿人民币，旗下产品被广泛应用于汽车、食品、医疗、金融等行业。
马斯克 Neuralink 首位脑机接口植入者用「意念」打游戏

近日，马斯克旗下公司 Neuralink 直播表明，首位脑机接口植入者 Noland Arbaugh 已可以通过大脑电信号完成对计算机的操作。据悉，29 岁的 Noland Arbaugh 是一位国际象棋退役选手，8 年前的一次潜水事故让他四肢完全瘫痪。但在植入脑芯片后，竟能够通过「意念」操控电脑玩象棋，甚至还能打马里奥赛车游戏，他的表现为 Neuralink 贡献了 271 页宝贵数据。
默克与 AI 生物科技公司 Caris 达成合作
近日，德国默克 (Merck KGaA) 宣布与美国 AI 生物科技公司 Caris Life Sciences 达成总额为 14 亿美元的合作。Caris 将获得候选药物上市后的分级特许权使用费，默克将获得对选定目标开发、制造和商业化 ADC 疗法的独家全球许可。默克成立于 1668 年，是一家专注于生命科学、医药健康和电子科技三大领域的科技公司，近期成功通过 ADC 药物来扩展其肿瘤药物管线。Caris 成立于 1996 年，致力于利用精准医学为患者提供更加精确和个性化的治疗方案。
AI 蛋白质设计服务提供商「天鹜科技」完成数千万元 Pre-A 轮融资
近日，上海天鹜科技有限公司宣布成功完成数千万元 Pre-A 轮融资，本轮融资由金沙江联合资本领投，同时得到本草资本、晓池资本和四川交研资本的跟投，所筹资金将主要用于加速蛋白质工程通用大模型的行业应用，助力产业升级。「天鹜科技」成立于 2021 年，核心团队主要来自于上海交通大学，是国内最早布局 AI 蛋白质大模型的企业之一，其研发的 AI 蛋白质设计大模型 AccelProtein，采用 Transformer 架构和掩码语言模型，掌握了蛋白质序列与其功能之间复杂的语义联系，实现了从「序列到功能」的端到端预测。
艾伯维以 2 亿美元收购 AI 制药公司 Landos Biopharma
近日，艾伯维宣布和 AI 制药公司 Landos Biopharma 签订最终协议，将斥资 2.125 亿美元收购 Landos，该交易预计将于 2024 年第 2 季度完成。Landos Biopharma 成立于 2017 年，是一家基于人工智能的药物发现公司，专注于免疫和新陈代谢，识别重要的新分子靶点。根据协议，艾伯维将获得 Landos Biopharma 基于人工智能药物研发平台而来的主要管线 NX-13，NX-13 是一款潜在 FIC 口服 NLRX1 激动剂，用于治疗溃疡性结肠炎，目前已进入临床 II 期阶段。

工具资源

Derm Foundation：可用于开发皮肤病学的自定义机器学习模型

Derm Foundation 是一个从皮肤图像生成嵌入的工具。与传统的模型开发方法相比，其可用于开发皮肤病学的自定义机器学习模型，数据和计算量更少。

资源地址：

https://github.com/Google-Health/imaging-research/tree/master/derm-foundation

Pymatgen：材料分析 Python 库

Pymatgen (Python Materials Genomics) 是一个开源的、可用于材料分析的 Python 库，拥有强大的材料分析代码，为结构和分子定义了类别，并支持多种电子结构代码，为材料项目提供动力。

资源地址：

https://github.com/materialsproject/pymatgen

PubChemPy：化学工具包

PubChemPy 依赖于 PubChem 数据库，是一个通过 PUG REST Web 服务的化学工具包，提供了一种在 Python 中与 PubChem 交互的方法，允许用户通过名称、子结构和相似性进行文件格式转换和化学性质检索等功能。

资源地址：

https://github.com/mcs07/PubChemPy

Ersilia：传染病和被忽视疾病模型中心

Ersilia Model Hub 是一个预训练 AI/ML 模型的统一平台，致力于传染病和被忽视疾病 (neglected disease) 的研究。平台提供开源、低代码的解决方案，助力药物发现。

资源地址：

https://github.com/ersilia-os/ersilia

Farmassist：智能农业应用软件

Farmassist 是一款用于物联网和人工智能植物病害检测的智能农业应用软件。它由 Flutter 构建，使用 Firebase 作为后台。

资源地址：

https://github.com/farmassistX/farmassist

EFAS：欧洲洪水感知系统

EFAS 是首个在欧洲范围内监测和预测洪水的操作系统。其目标是在大型跨国河流流域和整个欧洲范围内，提供洪水前的准备措施支持，并向应急响应协调中心 (ERCC) 通报欧洲范围内正在发生或可能即将发生的洪水事件。

资源地址：

https://european-flood.emergency.copernicus.eu/en/european-flood-awareness-system-efas

科研成果

PLMSearch：蛋白质语言模型支持精确快速的远程同源物序列搜索

PLMSearch: Protein language model powers accurate and fast sequence search for remote homolog

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  • 来源：Nature

  • 领域：生物医药

  • 作者：复旦大学研究团队

原文地址：

https://www.nature.com/articles/s41467-024-46808-5

深度学习辅助的活细胞自动多维单粒子追踪

Deep Learning-Assisted Automated Multidimensional Single Particle Tracking in Living Cells

图片

  • 来源：ACS Publications

  • 领域：生物医药

  • 作者：厦门大学研究团队

原文地址：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.3c04870

文言文情境化构念表征 (CCR) 的历史文本分析

Surveying the Dead Minds: Historical-Psychological Text Analysis with Contextualized Construct Representation (CCR) for Classical Chinese

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  • 来源：arXiv

  • 领域：医学健康

  • 作者：北京大学研究团队

原文地址：

https://arxiv.org/abs/2403.00509

用于发射率工程的通用深度学习架构

General deep learning framework for emissivity engineering

图片

  • 来源：Nature

  • 领域：材料化学

  • 作者：华中科技大学研究团队

原文地址：

https://www.nature.com/articles/s41377-023-01341-w

利用机器学习预测未来干旱对山西北部小米产量的影响

Projection of future drought impacts on millet yield in northern Shanxi of China using ensemble machine learning approach

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  • 来源：ELSEVIER

  • 领域：农林畜牧业

  • 作者：中国农林大学研究团队
    原文地址： https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169924001169
    活动预告

生物信息学与智能信息处理 2024 年学术会议

由中国人工智能学会等主办的生物信息学与智能信息处理 2024 年学术会议将于 6 月 14 日 - 16 日在广西桂林市大公馆酒店召开。

本次会议以「AI 大模型时代的数字生物学」为主题，邀请人工智能与生命科学、医学科学等领域的多位著名专家学者做特邀报告，分会场主题包括生物分析与智能处理算法、生物多组学数据分析、智能药物设计、精准医学与大数据、语言大模型与生物大模型等。

活动链接：

http://www.biip2024gl.com/

Global Futures Forum : Artificial Intelligence

「Global Futures Forum : Artificial Intelligence」于 4 月 12 日在俄勒冈州立大学举办，本次会议邀请到了 NVIDIA 创始人黄仁勋、俄勒冈州立大学森林与生态系统与社会助理教授 Loren Albert、华盛顿大学实验艺术与数字媒体博士 Chari Glogovac-Smith 等人，会议分享的议题涉及气候科学与 AI、AI 对劳动力和经济的影响等。

活动链接：

https://leadership.oregonstate.edu/provost/resources/events/global-futures-forum-artificial-intelligence

活动回顾

Chalmers AI4Science 研讨会

近日，由 Simon Olsson 和 Rocío Mercado 组织的 Chalmers AI4Science 研讨会以「Kernel Methods for Koopman-based Modeling in Molecular Simulation」为主题展开。本次活动由马克斯-普朗克复杂技术系统动力学研究所的研究小组负责人 Feliks Nüske 博士主讲，介绍了在分子模拟环境中，有效使用基于核的动态模式分解 (EDMD) 的最新成果，展示了如何使用基于随机傅里叶特征 (RFF) 的低秩近似，有效求解由此产生的线性代数问题。

活动链接：

https://psolsson.github.io/AI4ScienceSeminar

以上就是「Science AI Weekly」本要分享的所有内容了~

如果你有关于 AI for Science 的最新研究成果、企业一手信息等，欢迎留言「爆料」。

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