蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
借助AI，新型蛋白质合成周期大幅降低！
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
精准预测和设计蛋白质的序列、结构及模拟其动态变化，一直是科学界的重大挑战。
来了，国内首个对标AlphaFold3的产品—— HelixFold3，来自百度智能云与百度螺旋桨团队。
2024年10月，诺贝尔化学奖授予了David Baker、Demis Hassabis和John Jumper，以表彰他们在蛋白质结构预测和设计领域的开创性贡献。而在这个领域中，动脉网关注到一家名为Cradle（Cradle Bio B.V.）的新兴生物技术公司,以其创造性的AI蛋白质设计平台，在生物技术行业中崭露头角，成功突围。
大自然擅长设计蛋白质。科学家甚至更擅长，人工智能（AI）有望帮助人类多次实现定向蛋白质进化。
成立3年多来，天鹜科技已成功交付30余款蛋白质设计项目。
2024年5月8日，AlphaFold3 正式发布！时隔半年，今天，AlphaFold3 终于开源啦！
历时四年，微软亚研院AI for Science团队发布AI驱动的从头算（ab initio）生物分子动力学模拟系统。 直接登上Nature正刊。
