【百度计算生物研究登Nature子刊】

来自百度计算的研究团队在Nature子刊Science Advances上发表了一篇题为“Biological AI Algorithm for Geometry Enhancement in Structural Learning”的。该文提出了一个新的几何构象增强（Geometry Enhancement）AI算法，旨在通过深度学习来提升三维结构的学习能力。

该算法利用了生物学中的几何学原理，包括分子的立体结构以及它们之间的相互作用等，通过机器学习技术优化模型参数，使得AI能够更好地理解和预测蛋白质和其他复杂分子的行为模式。

研究人员还指出，几何构象增强AI算法对于改善结构学习的效果具有重要意义。它不仅能够帮助科学家们更准确地预测药物的有效性，还可以促进生物医学领域的创新和发展，例如用于设计更好的疫苗或治疗方案。

【蛋仔派对生物AI路径：如何训练AI进行生物模拟？】

蛋仔派对是一款深受玩家喜爱的游戏，其独特的物理系统使游戏中的角色和环境充满生命力。而蛋仔派对的开发者正在将其引入到生物AI训练领域。

据开发人员介绍，为了实现这一目标，他们需要构建一种能够模拟蛋仔派对物理世界的新AI模型。这个模型必须具备强大的处理能力，能够在短时间内完成大量的模拟任务，同时保证结果的真实性和准确性。

为了达到这些要求，开发人员采用了先进的计算机视觉和机器学习技术，以模拟蛋仔派对世界的动态变化。他们还特别强调了数据的重要性，认为只有不断积累和更新的数据才能让AI模型更加贴近现实世界。

【生物制造：AI与生物制造双螺旋结合，为生物经济注入新动力】

近年来，随着人工智能技术和生物科技的发展，生物制造领域开始出现新的机遇。AI与生物制造的融合被认为是推动生物经济向前发展的关键因素之一。

AI在生物制造中的应用主要包括智能合成生物学、机器人化生产流程、自动化检测等多个方面。通过AI的辅助，生物企业可以提高生产效率，减少人工成本，同时还能更好地控制产品质量。

AI可以帮助生物企业更快地研发出新产品，降低研发成本；它可以实时监控生产过程，确保产品符合质量标准；甚至还可以通过AI算法预测可能出现的问题，提前采取措施预防。

总体而言，AI与生物制造的结合为生物经济带来了巨大的变革潜力，为解决资源短缺和环境保护问题提供了新的思路和方法。