近年來，人工智能（AI）領域發生了巨大變化，ChatGPT橫空出世，引發生成式AI創業熱潮。英國《新科學家》雜志網站在近日的報道中指出，很多科研團隊和公司正在利用AI應對人類目前面臨的最大的科學挑戰：從破譯蛋白質的秘密，到研制出新藥，再到應對氣候變化以及實現可商用的核聚變發電等。
揭示蛋白質結構
根據蛋白質氨基酸序列來確定其折疊結構一直是生物學領域的“老大難”。有些氨基酸和其他氨基酸相互吸引、相互作用，有些氨基酸則具有疏水性，而且氨基酸鏈形成了復雜的形狀，令人難以精準確定，研究人員往往需要數年時間才能解決一個折疊結構。
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英國“深度思維”公司于2020年底首次宣布研發出一種AI方法來精準預測蛋白質的折疊結構。2021年，他們宣布已繪制出人體中98.5%的蛋白質的結構圖。
2022年7月，該公司AI程序“阿爾法折疊”已經預測出迄今已知幾乎所有蛋白質結構，在短短18個月內破解了生物學領域的重大難題之一。
這些數據能幫助人類抗擊瘧疾、應對抗生素耐藥性，以及制造出能夠分解塑料的酶，還將推進新藥研發進程。
研制未來的藥品
在AI出現之前，研制出新藥所需的時間越來越長，成本也越來越高。
如今，科學家已開始使用AI來自動化部分過程，例如獲取龐大而混亂的數據集，并以更容易分析的方式對其進行組織，或者使用AI編寫代碼來完成這些工作等。
今年初，加拿大多倫多大學與Insilico醫學公司合作，利用AI藥物發現平臺，發現了一種新的肝細胞癌靶點，這是以前未被發現的治療途徑，并開發出了一種可與該靶點結合的“新型打擊分子”，在30天內研制出肝細胞癌的潛在治療藥物。
科學家還使用生成式AI來生成分子結構。互聯網數據資訊網數據顯示，預計到2024年，AI新藥研發的市場規模將達到31.17億美元。不過截至目前，全球還沒有一款由AI研發的藥物成功上市。
應對氣候變化
氣候變化是人類面臨的最大的難題之一。
鑒于此，法國巴黎理工學院研究人員使用AI確保渦輪機更頻繁地指向風中，從而將產能提高了0.3%。如果得到推廣，增加的電力足以讓170萬戶英國家庭使用。
“深度思維”公司開發了AI來改進矩陣乘法和排序算法，將兩者的效率分別提高了20%和70%。這兩大算法每天都在世界各地的計算機上執行數萬億次，效率的提高為減少計算產生的溫室氣體排放作出了重大貢獻。
元宇宙公司（Meta）利用AI開發出了一種新的混凝土制造工藝，可將碳排放降低40%。由于混凝土碳排放占全球碳排放總量的8%，新工藝也可能對人們應對氣候變化有重要意義。
幫助商用核聚變發電
人們一直在努力創建高效、可靠的核聚變發電廠，但這一任務極具挑戰性。在托卡馬克聚變反應堆內，試圖精確而快速地控制多個線圈，并將等離子體壓縮成一個有限的形狀是非常困難的。
盡管AI并沒有真正解決這個問題，但它正在提供幫助。去年，“深度思維”公司和瑞士聯邦理工學院創建了一個能夠控制19個磁線圈的神經網絡，AI還能幫助將托卡馬克中的等離子體隨意改變形狀。
英國曼徹斯特大學的李·馬吉茨說，AI可能是核聚變發電“夢想照進現實”的轉折點。
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責任編輯：Rex_22
