美国科学家大卫·贝克（David Baker）因其在计算蛋白质设计方面的杰出贡献，获得了今年诺贝尔化学奖一半的奖项；另一半奖项共同授予了英国科学家戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹伯（John M. Jumper），表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。
在探讨 AI 在化学和生物领域的应用之前，我们先来了解一下人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）和神经网络（NN）之间的区别。
机器学习（ML）
是 AI 的一个子集，指的是通过数据训练模型，使其自动改进和优化。
举个例子，电子邮件的垃圾邮件过滤器就是一个典型的机器学习应用。通过分析大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，过滤器能够学习识别垃圾邮件的特征并自动过滤。
深度学习（DL）
是机器学习的一个子集，主要涉及使用多层神经网络来处理复杂的数据。
一个典型的例子就是图像识别技术，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）来识别图片中的物体，例如人脸识别。
神经网络（NN）
是深度学习的基础，就比如你正在用机智的大脑神经学习这篇文章。神经网络模仿了人脑的神经元结构，用于处理和分析数据。
神经网络由多个层级的节点（也称为“神经元”）组成，每个节点通过权重和偏置连接，能够对输入数据进行复杂的计算和处理。
大语言模型（LLM）
例如GPT-3，是深度学习的其中一种应用，专门用于自然语言处理（NLP）。
这些模型通过训练海量的文本数据，能够生成与人类语言非常接近的文本，应用于自动写作、翻译和对话系统等领域。
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蛋白质结构预测
图：蛋白质与人工智能 © Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences
药物设计
AI 可以通过分析大量的化学数据，预测新药物的效果和副作用，从而缩短药物研发的时间和成本。例如，AI 已经在 COVID-19 疫苗的研发中发挥了关键作用。
材料科学
AI 技术能够帮助科学家设计和发现新材料，例如高效能的电池材料和环保的催化剂。这些新材料有助于解决能源和环境问题。
基因编辑
AI 算法可以优化 CRISPR 基因编辑技术，提高其精度和效率，推动基因治疗和农业生物技术的发展。
环境监测
AI 可以实时分析环境数据，预测污染趋势，提供环境保护的科学依据。例如，通过卫星图像分析，AI 可以监测森林火灾和冰川融化情况。
这些应用不仅展示了 AI 在化学和生物学研究中的强大功能，也证明了AI在推动科学进步方面的巨大潜力。
看了以上 AI 在化学和生物学领域的进展，你是不是也跃跃欲试，想感受一把它带给你的便利呢？
色谱学堂时刻关注人工智能领域，为了帮助科研人员应对复杂的科研需求，我们与 AI 合作伙伴推出了化学领域专家 AI —— Dr. Chroma。它是一个专为化学分析设计的AI应用，特别在液相色谱（HPLC）领域表现出色。
这一工具由 AweMinds 团队开发，融合了最新的 AI Agent 智能体技术和多模态混合专家模型（MoE），能够提供精准且高效的分析解决方案。
图：触手可得的化学AI, 让精力回到实验本身
实验条件优化
Dr. Chroma 能够根据用户输入的实验条件，快速提供优化建议。例如，通过分析色谱柱和流动相的参数，帮助用户提高分析效率和准确度。
故障排查
在实验过程中遇到问题时，Dr. Chroma 可以快速诊断并提供解决方案。例如，色谱峰保留时间漂移的问题，Dr. Chroma 可以逐一列出可能的原因并给出相应的处理方法。
样品处理方案
对于不同类型的样品，Dr. Chroma 可以提供详细的前处理方案，帮助用户提高样品分析的准确性和效率。
实验结果预测
通过分析历史数据，Dr. Chroma 能够预测实验结果，帮助用户提前发现潜在问题，优化实验设计。
了解仪器参数
根据你的需求，快速提供你所需仪器的详细参数信息，帮助你更好地理解和使用实验设备。
Dr. Chroma 使用案例
未来，人工智能在化学和生物学研究中的应用将更加广泛和深入。我们可以预见以下几个发展方向。
未来的实验室将实现高度自动化，AI 将负责实验设计、数据分析和结果解读，大大提高科研效率。
AI 将帮助医生根据患者的基因数据和病史，量身定制治疗方案，实现个性化医疗。
AI 将加速新材料的发现和应用，推动可持续发展和环保技术的进步。
总之，人工智能正在并将继续改变化学和生物学研究的面貌，为人类带来更多的科学突破和技术创新。未来已来，让我们拭目以待。
如果你是实验室工作人员，你最期待人工智能对你的工作带来哪些帮助呢？欢迎在评论区聊聊你的想法！
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