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远程 “闻” 香，数字嗅觉公司 Osmo 用 AI 技术实现气味“传送”
一家名为 Osmo 的“数字嗅觉”公司宣布，已成功利用 AI 技术分析一个位置的气味，并在无需人工干预的情况下在其他地方复制它。 气味隐形传态使用传感器收集气味，并通过气相色谱质谱仪 (GC / MS) 进行分析。 然后，数据被传输到专门的分子打印机，它可以合成和组合精确再现气味所需的化学物质。- 3
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原子、分子、复合物级性质预测均最佳，清华分子预训练框架登Nature子刊
编辑 | KXAI 已广泛用于药物发现和材料设计中的分子筛选。当前的自监督分子预训练方法往往忽略了分子的基本化学特性和物理原理。为了解决这个问题，来自清华大学的研究人员提出了一种称为分数去噪（Fractional denoising，Frad）的分子预训练框架，以学习有效的分子表示。通过这种方式，噪声变得可自定义，允许纳入化学先验，从而大大改善分子分布建模。实验表明，Frad 始终优于现有方法，在…- 6
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打开AI黑匣子，「三段式」AI用于化学研究，优化分子同时产生新化学知识，登Nature
编辑 | KXAI 工具的强大功能，令人难以置信。但如果你试图打开引擎盖并了解它们在做什么，你通常会一无所获。AI 常常被视为「黑匣子」。对于化学来说，AI 可以帮助我们优化分子，但它无法告诉我们为什么这是最佳的——重要的特性、结构和功能是什么？近日，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的一个跨学科研究团队打开了黑匣子，研究人员通过将 AI 与自动化学合成和实验验证相结合，找到了 AI 所依赖…- 13
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Nature子刊，优于AlphaFold，全原子采样，一种预测肽结构的AI方法
编辑 | 萝卜皮深度学习方法推动了生物分子结构单态预测的重大进展。然而，生物分子的功能取决于它们可以呈现的构象范围。对于肽来说尤其如此，肽是一类高度灵活的分子，参与多种生物过程，作为治疗手段备受关注。多伦多大学的 Philip M. Kim 和 Osama Abdin 开发了 PepFlow，这是一种可转移生成模型，它能够从输入肽的允许构象空间中直接进行全原子采样。研究人员在扩散框架中训练模型，然…- 16
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