类GPT化学语言模型，9秒生成100种化合物，微软AI药物设计平台登Nature子刊
编辑 | KX以ChatGPT为代表的生成式 AI 技术正在彻底改变药物研发领域。生成式药物设计能够从零开始创建全新分子或化合物，而无需依赖于现有的模板或分子框架。然而，生成的分子的实用性往往有限，因为许多设计都集中在一组狭窄的药物相关特性，无法提高后续药物发现过程的成功率。为了克服这些挑战，微软研
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发现38万种新材料、17天自主合成41种新化合物，DeepMind一日两篇论文登上Nature
从计算机芯片、电池到太阳能电池板等现代技术都依赖于无机晶体。开发这些新技术，所需的晶体必须稳定，否则材料就会分解，而每个新的、稳定的晶体背后可能需要研究人员数月或者更久的艰苦实验。Google DeepMind 材料团队分享了 220 万颗新晶体的发现，相当于近 800 年的知识。
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某「新化合物」90年前就有了？伦敦大学学院教授对DeepMind参与的「A-Lab」提出质疑
上周，Google DeepMind 和加州大学伯克利分校的一组研究人员在《Nature》杂志上发表了一篇备受期待的论文，提出了一个「自主实验室」——A-Lab，旨在利用 AI 和机器人技术加速新材料的发现和合成。被称为「自动驾驶实验室」的 A-Lab 展示了一个雄心勃勃的愿景
