学习复杂分子系统的隐性相互作用规则是AI药物发现的主要目标之一,也是最值得期待和急需的应用之一。 IBM的AI系统提供了一个完全自动化的计算框架,结合可控的生成式建模、深度学习和物理学驱动的学习,从头设计了强效广谱多肽类抗生素,并通过实验验证了这些候选抗生素的功效和毒性。 在48天内,IBM的AI分子设计系统发现、合成...
以一个包含 100 个原子的材料系统为例，如果需要进行 30 皮秒的从头算分子动力学（AIMD，ab initio Molecular Dynamics，也称第一性原理分子动力学）模拟，需要在高性能中央处理器（CPU，Central Processing Unit）计算机上运行两到三个月。而 T-AIMD 方法通过学习原子长距离扩散行为，可在极短时间内预测任何离子在任...
该E(3)等变图神经网络方法:Neural Equivariant Interatomic Potentials (NequIP),用于分子动力学模拟的从头计算中学习原子间势(interatomic potentials)。 现在大多数对称感知模型使用不变卷积并且只用于标量,NequIP使用E(3)等变卷积来处理几何张量的相互作用,从而产生更丰富的信息和更可信的原子环境表示。 NequIP在具有...
为加速产业应用,分子之心基于产业项目经验,针对创新药研发、生物制造产业中的经典应用场景,推出五大解决方案。通过深度AI蛋白质大模型与分子动力学模拟、量子化学等科学计算方法,构建端到端、低门槛的产业应用路径:抗体亲和力优化方案 在创新药研发领域,抗体亲和力优化是提高药物靶向性和疗效、降低副作用的关键因素之一。该...
以一个包含 100 个原子的材料系统为例,如果需要进行 30 皮秒的从头算分子动力学(AIMD,ab initio Molecular Dynamics,也称第一性原理分子动力学)模拟,需要在高性能中央处理器(CPU,Central Processing Unit)计算机上运行两到三个月。 而T-AIMD 方法通过学习原子长距离扩散行为,可在极短时间内预测任何离子在任何晶体结...
2️⃣ 参考官方示例,在AI的引导下逐步完成分子动力学体系准备与模拟。 3️⃣ 模拟完成后,让AI帮你分析数据,轻松收图! 🔬目前GROMACS Copilot主要支持空蛋白模拟,但蛋白-小分子复合物模拟也在开发中,未来可期!有了AI的帮助,分子动力学模拟的门槛大大降低,人人都能成为科学家!0...
为了解决数据与模型“先有鸡还是先有蛋”的问题，深势科技另辟蹊径，从源头学习相关领域的科学原理，再基于AI学习的科学原理实现仿真模拟，进而产生新的数据。尔后，再通过AI产生的数据与实验数据相结合，推动高层级的AI模型出现，循环迭代。最终，深势科技在保持量子力学精度的基础上，将分子动力学的计算速度提升了...
“而中国的优势也非常突出,很多中国科学研究组都在开发高性能的算法,力求在算力不足的情况下,通过算法创新实现 AI 高性能的快速预测。例如在这次新研究中,我们就是通过 Transformer 算法将分子动力学模拟提升上百倍。”李金金表示。 此外,中国拥有强大的实体经济、通信、基建、轻工业、重工业等,每个企业、每个团队都...
摘要:分子动力学仿真模拟的重点就在于如何建立模型描述分子间的相互作用。 本文分享自华为云社区《AI建模-分子动力学仿真》,作者: 木子_007 。 一、背景 分子动力学的仿真模拟广泛应用于医药、化学、生物、材料等领域,研究模拟物质的微观结构,可以帮助我们理解物质的宏观性质,甚至对物质的宏观性质做出预测,物质的微观结...
前不久,AI for Science领域引领者深势科技公布新进展:立足RiDYMO™强化动力学平台对固有无序蛋白体系发起挑战,以c-Myc靶点为代表的分子发现已取得阶段性成果。 去年12月,公司首次公布RiDYMO™平台管线应用进展,充分验证了平台在实际药物开发中的巨大潜能。