AI生命科学基础大模型驱动的生成式发现系统发布
中新网北京5月6日电(记者张素)“在酶蛋白发酵的知识领域，‘大模型+知识图谱’构成的‘知识助手’将带来科研文献知识获取方式的变革。”中国农业科学院生物技术所副研究员关菲菲近日在一场活动上说。
据介绍，中国农业科学院与百图生科合作开发的“智能育种知识助手”，成功将酶相关信息获取从天级缩短到分钟级，研发效率明显提升。
继2024年10月发布全模态生物大模型xTrimoV3、以2100亿参数量刷新纪录之后，近日，百图生科发布AI生命科学基础大模型驱动的生成式发现系统(下称“发现系统”)。与会专家在发布会上围绕让AI真正落地生命科学、实现从模型能力到科学发现能力的转化等议题展开研讨。
据知，发现系统的核心是“发现助手”。作为生命科学领域专属深度探索助手，“发现助手”通过智能交互理解需求，自动执行多维度信息检索与分析，最终生成结构化深度报告。
“‘发现助手’具有‘专业-可执行-专属’特征，成为生命科学发现的‘超级入口’。”百图生科技术副总裁张晓明在会上说，团队面向特定领域研发创新系统方案，比如智能发酵和智能细胞分析系统，旨在以“专业模型+设备”为核心助力领域闭环发现。
另据介绍，传统抗体研发往往需要数月反复实验，且难以兼顾多维度参数优化。发现系统中的抗体发现方案有多目标优化(MOO)策略，通过AI模型可以在一天内完成上万条序列的预测筛选。
来自制药企业的专家表示，药物早研阶段方向探寻需要阅读海量文献，信息严重过载，利用“发现助手”加速早研知识挖掘，可以避免立项失误。
有观点认为，AIforScience不仅大幅提升了研究效率，更从根本上拓展了人类解决基础性、交叉性、复杂性科学难题的能力边界。人工智能正在从辅助工具转变为推动科学突破的核心驱动力，为攻克长期困扰科学界的艰深问题提供全新路径。
“传统方法已经远远满足不了需求，所以我们希望构建基础大模型，从海量数据中习得生物规律，预测缺乏数据的前沿发现问题，实现从‘大海捞针’到‘按图索骥’。”百图生科总裁邓永富在会上说。
张江集团副总经理陈衡表示，张江科学城在生命科学领域汇集了全球顶尖的药企、科研机构与创新企业，形成了从基础研究到产业化的全链条创新生态，希望进一步展开深度协同，以场景赋能、生态协同、技术生根三大举措赋能“AI+生命科学”创新发展。
专家认为，借助大模型的能力，研发人员不仅能够揭示生命过程中深藏的复杂关联与因果机制，更能实现对生物系统的精准模拟、预测乃至定向改造，推动科研范式实现从经验驱动到智能驱动的历史性跨越。(完)
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AI生命科学基础大模型驱动的生成式发现系统发布
中新网北京5月6日电(记者张素)“在酶蛋白发酵的知识领域，‘大模型+知识图谱’构成的‘知识助手’将带来科研文献知识获取方式的变革。”中国农业科学院生物技术所副研究员关菲菲近日在一场活动上说。
据介绍，中国农业科学院与百图生科合作开发的“智能育种知识助手”，成功将酶相关信息获取从天级缩短到分钟级，研发效率明显提升。
继2024年10月发布全模态生物大模型xTrimoV3、以2100亿参数量刷新纪录之后，近日，百图生科发布AI生命科学基础大模型驱动的生成式发现系统(下称“发现系统”)。与会专家在发布会上围绕让AI真正落地生命科学、实现从模型能力到科学发现能力的转化等议题展开研讨。
据知，发现系统的核心是“发现助手”。作为生命科学领域专属深度探索助手，“发现助手”通过智能交互理解需求，自动执行多维度信息检索与分析，最终生成结构化深度报告。
“‘发现助手’具有‘专业-可执行-专属’特征，成为生命科学发现的‘超级入口’。”百图生科技术副总裁张晓明在会上说，团队面向特定领域研发创新系统方案，比如智能发酵和智能细胞分析系统，旨在以“专业模型+设备”为核心助力领域闭环发现。
另据介绍，传统抗体研发往往需要数月反复实验，且难以兼顾多维度参数优化。发现系统中的抗体发现方案有多目标优化(MOO)策略，通过AI模型可以在一天内完成上万条序列的预测筛选。
来自制药企业的专家表示，药物早研阶段方向探寻需要阅读海量文献，信息严重过载，利用“发现助手”加速早研知识挖掘，可以避免立项失误。
有观点认为，AIforScience不仅大幅提升了研究效率，更从根本上拓展了人类解决基础性、交叉性、复杂性科学难题的能力边界。人工智能正在从辅助工具转变为推动科学突破的核心驱动力，为攻克长期困扰科学界的艰深问题提供全新路径。
“传统方法已经远远满足不了需求，所以我们希望构建基础大模型，从海量数据中习得生物规律，预测缺乏数据的前沿发现问题，实现从‘大海捞针’到‘按图索骥’。”百图生科总裁邓永富在会上说。
张江集团副总经理陈衡表示，张江科学城在生命科学领域汇集了全球顶尖的药企、科研机构与创新企业，形成了从基础研究到产业化的全链条创新生态，希望进一步展开深度协同，以场景赋能、生态协同、技术生根三大举措赋能“AI+生命科学”创新发展。
专家认为，借助大模型的能力，研发人员不仅能够揭示生命过程中深藏的复杂关联与因果机制，更能实现对生物系统的精准模拟、预测乃至定向改造，推动科研范式实现从经验驱动到智能驱动的历史性跨越。(完)
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