让 AI 读懂生命、物质、地球与宇宙。

初始化粒子…
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Genome · 基因组

读懂生命的源代码

人类基因组由约 30 亿个碱基对写成,是自然界最长的“文本”之一。DNA 语言模型学习这段文本的语法,判断一个突变是否致病、一段序列会在何时何地表达。

Evo2024发表于 Science

Protein · 蛋白质

预测分子的形状

一条氨基酸链会自发折叠成独特的三维结构,而结构决定功能。过去解析一个结构往往需要数月乃至数年的实验,如今 AI 能直接从序列给出接近实验精度的预测,还能反过来设计全新的蛋白质。

AlphaFold 220202024 诺贝尔化学奖

Matter · 材料与化学

预知尚未合成的材料

从电池电极到催化剂,候选材料多到无法逐一实验。机器学习势以接近量子力学的精度、快上几个数量级的速度模拟原子运动;生成模型直接提出新的晶体,让实验只做最值得做的那几次。

DeePMD2020ACM 戈登·贝尔奖

Earth · 地球科学

预测这颗星球

天气预报曾完全依赖超级计算机求解大气方程。用几十年再分析数据训练的 AI 模型,不到一分钟就能给出全球 10 天预报,并在多数评测指标上超过传统数值预报。

GraphCast20232024 麦克罗伯特奖

Cosmos · 天文学

在数据洪流中寻找宇宙

新一代巡天望远镜每晚产生 TB 级的数据,远超人力所能检阅。AI 在其中分类星系、搜寻引力透镜与暂现源,并为观测到的高能辐射找到它的天体来源。

Kepler-90i2017首个已知的八行星系外系统

Intelligence · 方法

一种方法,理解万物

无论对象是碱基、原子、气团还是星系,问题都可以写成同一种形式:把对象表示成数据,学习一个可靠的代理模型,再严格检验它在未知情形下是否可信。

Hopfield 网络 · 玻尔兹曼机1982 / 19852024 诺贝尔物理学奖

Method · 课程主线

七步,从对象到可信的结论

不同学科,共享同一条方法链。课程的每个单元都会沿着它完整走一遍。

  1. 对象Object

    把分子、蛋白、气象场与星表写成可计算的数据

  2. 标签Label

    从实验、模拟与观测中获取监督信号

  3. 代理模型Surrogate

    用神经网络逼近昂贵的计算与测量

  4. 评测Evaluation

    防泄漏的划分、分布外检验与不确定性

  5. 搜索Search

    在巨大的候选空间里找到目标

  6. 决策Decision

    把有限的算力与实验预算花在刀刃上

  7. 验证Validation

    回到实验与观测,闭环确认

准备好一些好奇心,就可以出发了。