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原標題：2024值得關(guān)注的七個技術(shù)：ChatGPT未入選 |《自然》技術(shù)特寫
關(guān)鍵字：技術(shù),蛋白質(zhì),解讀,圖譜,結(jié)構(gòu)
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字數(shù)：16763字

內(nèi)容摘要：

原文作者：Michael Eisenstein本篇《自然》長文共6037字，預(yù)計閱讀時間19分鐘，時間不夠建議可以先“浮窗”或者收藏哦。今年的核心技術(shù)創(chuàng)新大多集中在人工智能領(lǐng)域。插圖：The Project Twins從蛋白質(zhì)工程到3D打印再到深度偽造（deepfake），《自然》細數(shù)了今年值得關(guān)注的七大技術(shù)。面向蛋白質(zhì)設(shè)計的深度學(xué)習20年前，華盛頓大學(xué)的David Baker和同事取得了一個重要突破 ：他們用計算工具從頭設(shè)計了一種全新的蛋白質(zhì)。“Top7”能按預(yù)期折疊，但它是惰性的：沒有實際的生物學(xué)功能。如今，從頭開始（de novo）的蛋白質(zhì)設(shè)計已經(jīng)成熟，成了生產(chǎn)定制酶和其他蛋白質(zhì)的實用工具 。“這個技術(shù)現(xiàn)在很強大，”與Baker團隊合作設(shè)計基于蛋白的疫苗和藥物遞送載體的華盛頓大學(xué)生物化學(xué)家Neil King說，“一年半前還不可能的事，現(xiàn)在說做就做。”
這些進展大部分來自蛋白質(zhì)序列與結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集的不斷擴充。當然，深度學(xué)習這種復(fù)雜的人工智能（AI）技術(shù)也功不可沒。
“基于序列”的策略利用ChatGPT背后的大語言模型（LLM）（見“ChatGPT？也許明年吧”）。這種策略將蛋白質(zhì)序

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)