上体现得同样明显。
,希望探索出一条新的发展之路。
01
何谓生命科学产业?
虽然具体又细分为生物信息学、药妆品、食品加工和营养品等业务子项,但生命科学一般可分为四大主体领域:
药品——通过化学研究和合成工艺制造药品。
生物技术——利用微生物和植物等生物体开发产品(例如酿酒)。
医疗设备——通过仪器、设备、植入物、机器甚至是某些软件来治疗疾病。
CRO/CMO——以外包服务的形式为各类生命科学公司提供支持。
02
制药:以更低成本快速发现重要药物
总结来讲,AI及其技术子集在生命科学中的主要应用包括:
搜索并分类数据,以寻求可能的新药(药物发现)。
在对志愿者开展测试之前,通过深度学习确定新药对人体的潜在影响。
为临床试验寻找最佳受试者。
新药研发是一个缓慢且成本极高的过程,而且失败概率巨大。如今,AI已经被用于降低研发成本、提高研发成功率,同时更安全地推进整个探索流程。
03
生物技术:实现风险可控
AI在制药领域的应用也大多适用于生物技术,具体包括大规模数据分析、模拟新产品效果、以及管理临床试验数据。本轮新冠疫情下,已经有一款疫苗的快速研发源自AI技术的有力支持。
例如:
通过转基因细菌制造人工胰岛素。
饲养经过 CRISPR基因编辑的动物,为患有糖尿病和心力衰竭的病人提供移植器官。
培育抗病作物。
通过基因编辑提高奶牛产奶量。
通过改造原料和微生物特性研发新的酒水品类。
从大豆等作物中提取生物燃料。
由于同生物相关,人们更担心技术失控问题。转基因微生物很可能会持续变异并引发负面影响,转基因生物同理。因此,机器智能必须能够对动物的育种记录进行深入分析,并在分子层面设计出虚拟测试以最大限度降低此类风险。
04
医疗设备:数据管理
如今的医疗设备早已脱离了普通人所能想象的范畴。X光机和CAT扫描仪等已经能够拍下清晰详尽的体内图像,以供放射科医师进行诊断。医院的ICU监控系统,能够为危重病人提供24/8全天候监控。现在的可穿戴设备,也让患者能够在家中通过医用平板电脑,监测自己的健康状况,同时将各项指标实时传输至几公里之外的医疗诊所。
医疗设备制造商开始寄希望于AI技术。例如,先进的AI系统,可以帮助医生监测并管理糖尿病患者的胰岛素用量,或者帮助放射科医生从大量X光片中快速发现肿瘤迹象。
制造商们还希望借AI之力加快开发速度、降低开发成本,并以类似于制药和生物技术的应用方式提高产品的审批成功率。美敦力公司数据科学总监Toddy Morley在采访中就强调,“我们预计AI技术将广泛应用于制造业,也包括我们的供应链。几十年以来,产业工程师一直在制造业中运用统计学方法。然而,随着低成本传感器的全面普及和融合,丰富计算资源的出现,深度学习和图形建模等强大功能的面世,以及愈发准确可靠的AI方法,共同给制造业中的AI应用创造了新的商业机遇。”
05
CRO / CMO / CDMO:伸出援手
尽管实力雄厚,但他们在产品的开发和制造层面也面临着各自的难题。
。
则可以把部分业务战略性外包,更有效地利用自有资产。
06
写在最后
。随着海量数据的涌入,他们正在积极拥抱人工智能与机器学习,希望全面简化从数据挖掘到制造流程的整个业务链条。
[编者按] 海外来电是科技行者旗下编译团队,聚焦海外新技术、新观点、新风向。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。