AI蛋白質諾獎后再登Nature，第一性原理級精度，微軟亞研院4年之作

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原標題：AI蛋白質諾獎后再登Nature，第一性原理級精度，微軟亞研院4年之作
關鍵字：蛋白質,分子,動力學,生物,原子
文章來源：量子位
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內容摘要：

西風發自凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI歷時四年，微軟亞研院AI for Science團隊發布AI驅動的從頭算（ab initio）生物分子動力學模擬系統。
直接登上Nature正刊。
系統名為AI2BMD，能夠高效模擬含有10000多個原子的各種蛋白質，分辨率達到全原子級別，近似達到從頭算（第一性原理）的精確度。
且比量子力學方法中的密度泛函理論（DFT）能實現的速度快幾個數量級。
AI2BMD的出現，可促進藥物發現、蛋白質設計和酶工程等領域的新生物醫學研究。
微軟研究院院長Peter Lee親自發帖子為自家研究做宣傳：
網友們紛紛表示這項研究十分令人著迷，可能會對一些領域產生顛覆性的影響：
可能會徹底改變我們對生物學和藥物發現的認知。
生物分子動力學模擬系統，AI2BMD為便于大家理解，作者們還自撰了一篇Blog，量子位在不改變原意的基礎上進行了編譯整理，一起來康康AI2BMD到底長啥樣。
在介紹AI2BMD之前，先來簡單了解一下分子動力學模擬。
生物世界的本質在于其分子及其相互作用的不斷變化。理解生物分子的動態和相互作用對于破譯生物過程背后的機制以及開發生物材料和藥物

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