【一点资讯】机器人库早报|深圳先进院发表人工智能助推新药研发综述成果 www.yidianzixun.com

时间:2019-08-03 来源: 佛学

  机器人库3天前我要分享 Facebook今天开源CraftAssist,这是一个实现AI助手的平台,可以在沙盒构建游戏Minecraft中与人类玩家协作。助手可以移动,放置或摧毁街区并制造暴徒;并可以通过基于文本的聊天与人类玩家进行交流。通过在游戏中结合语言,感知,记忆和物理行为,这些机器人可以执行复杂的任务,如建造房屋。发展这些技能可以帮助研究人员更接近更广泛的人工智能合作。该平台旨在支持智能人体研究,这些研究可以与人类参与者分配和评估的各种任务相互作用并发挥作用。

近日,中国科学院深圳先进技术研究院医学研究所计算机辅助药物设计中心研究组袁曙光发表了题为“药物学趋势,药理学趋势,影响因子=药物科学研究进展中药物智能研究”的文章。 11.5)(使用人工智能促进新药开发)一篇评论文章。本文作者结合自己在药物开发方面的成功经验,系统地介绍了如何使用AI完成临床前新药创新。 AI在临床前的所有阶段都发挥着关键作用,包括:药物靶标的预测,药物分子结合位点的预测,靶蛋白三维结构的预测,计算机虚拟筛选,大量虚拟数据的构建以及药物分子的指示预测,化学合成布局,药物分子结构修饰,药物毒性和毒性预测,药物分子水溶性预测,以及临床前药物开发最后阶段的分子晶体形状预测。与传统的新药研发管道相比,基于AI和生物计算的新药开发管道平均可在1 - 2年内完成临床前药物开发。人工智能和生物计算在新药领域的应用不仅加快了新药的开发速度。它还大大节省了新药开发的成本。

设计会话AI并不像听起来那么简单。像谷歌的Dialogflow,微软的Bot框架和亚马逊的Lex这样的工具让它变得前所未有的简单,优步希望通过自己的开发平台消除任何剩余的障碍。今天,他们开辟了一个名为柏拉图的研究对话系统。 Plato旨在构建,培训和部署会话AI代理,使数据科学家和业余爱好者能够从原型和演示系统中收集数据。它与现有的深度学习和模型调优优化框架集成,减少了编写代码的需要。最近,Facebook提出了一种新的自然语言处理方法,通过使用未分段的文本输入训练单个字母之间的交互而不是整个单词来教授神经网络语言的基础知识。 Facebook技术博客文章指出,构成NLP系统基础的大多数递归神经网络(RNN)训练已知单词的词汇。为了以更接近人类语言学习基础的方式训练RNN,我们从训练数据集中删除了单词边界,并在角色(而不是单词)级别训练网络。这种对无监督字符级语言建模任务的多语言研究使用了数百万字的英语,德语和意大利语数据集。它表明这些“近白板”RNN已经形成了一系列令人印象深刻的语言知识,包括将单词表征为单词,区分名词和动词,甚至引入简单形式的单词意义。北卡罗来纳大学教堂山分校和马里兰大学帕克分校开发了一种软件,可以分析一个人的步行视频,将其转换为3D模型,并提取他们的步态。然后,神经网络基于其训练的数据确定行人的情绪。根据6月在arXiv发表的研究论文,他们的深度学习模型可以猜测四种不同的情绪 - 快乐,悲伤,愤怒和中立 - 准确率为80%。

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