DeepSpeed4Science：利用先进的AI系统优化技术实现科学发现
本文转载自微软 DeepSpeed 团队官方知乎账号：zhihu.com/people/deepspeed，由微软 DeepSpeed 团队翻译自官方英文博客：Announcing the DeepSpeed4Science Initiative: Enabling large-scale scientific discovery through sophisticated AI system technologies，本文略作调整。
发布时间：2023-09-26 类型：深度文章
编者按：AI 药物研发是人工智能未来应用的重要方向之一。自新冠病毒（SARS-CoV-2）首次爆发以来，新冠病毒的小分子药物研发备受关注，于近期举行的首届 AI 药物研发算法大赛便聚焦于此。在比赛中，来自微软研究院科学智能中心的团队，凭借创新的 AI 模型系统 AI2BMD 和 ViSNet 取得了绝佳的成绩，斩获桂冠。
发布时间：2023-09-07 类型：深度文章
Distributional Graphormer：从分子结构预测到平衡分布预测
编者按：近年来，深度学习技术在分子微观结构预测中取得了巨大的进展。然而，分子的宏观属性和功能往往取决于分子结构在平衡态下的分布，仅了解分子的微观结构还远远不够。在传统的统计力学中，分子动力学模拟或增强采样等是获得平衡分布中采样的常用方法，但这些方法昂贵又耗时。
发布时间：2023-07-07 类型：深度文章
编者按：在地球上，任何一种生物都摆脱不了病毒的纠缠，所有生物都会被病毒感染，例如感染细菌的噬菌体，感染阿米巴虫的米米病毒，还有感染人体的各种病毒，包括肝炎病毒、狂犬病病毒、埃博拉病毒、艾滋病病毒、新冠病毒等等。经过多年的研究，人类是否认清了病毒的本质？病毒究竟从何而来，又将去往何处？人类能否真正消灭病毒？它与人类只是敌对关系吗？AI+病毒学的跨界研究能否追本溯源？
发布时间：2022-12-05 类型：深度文章
编者按：近年来，人工智能的深入发展助力生物医学研究取得了重大突破。“AI+生物医药”成为了学术界和产业界都非常关注的热门赛道。在后疫情时代， “AI+生物医药”能否保持强劲的发展态势，又将面临哪些机遇与挑战？
发布时间：2022-09-29 类型：深度文章
编者按：近年来，越来越多的实践证明，AI 是一项可以用于发现规律的关键技术，除了工程技术领域，AI 也为自然科学提供了新的科学发现工具。科学家们利用 AI 技术、基于大量高通量数据分析，不仅能加速实验进程，甚至还可以从数据中总结和发现尚未被人类知晓的科学规律。微软亚洲研究院很早就看到了这一趋势，并在过去几年中，陆续开展了 AI+生物学、AI+环境科学、AI+物理学等方向的研究。
发布时间：2022-08-05 类型：深度文章
未来十年，深度学习注定将会给自然科学带来变革性的影响。其结果具有潜在的深远意义，可能会极大地提高我们在差异巨大的空间和时间尺度上对自然现象进行建模和预测的能力。这种能力是否代表着科学发现新范式的曙光？
发布时间：2022-07-07 类型：深度文章
编者按：近年来，计算生物学无疑是人工智能领域的一大热门话题。但，计算生物学究竟是什么？目前进展如何？未来又蕴藏了怎样的机遇？
发布时间：2022-02-22 类型：深度文章
AI挺进生命科学领域，分子动力学模拟加速新冠病毒致病机理研究进程
编者按：我们身体的三分之一是蘑菇？因为人类与真菌共享三分之一的 DNA。我们一直在与异类共生？因为人体内有一半外来细胞。
发布时间：2022-01-06 类型：深度文章
公开催化剂挑战赛冠军模型、通用AI分子模拟库Graphormer开源！
编者按：微软亚洲研究院创新提出的可应用于图结构数据的 Graphormer 模型近日迎来重大升级！研究员们将此前开源的 Graphormer 升级为基于人工智能的分子模拟通用工具包。关注分子模拟领域的科研人员和算法工程师们可通过新版 Graphormer 工具包更好地对材料发现、药物发现等应用中的重要问题进行最前沿的深度学习模型与算法建模。在全新升级的 Graphormer 模型助力下，微软亚洲研究院的研究员们在刚刚结束的公开催化剂挑战赛中也取得了第一名的佳绩。一起来看看此次升级都带来了哪些更新吧！
发布时间：2021-12-24 类型：深度文章
