人工智能基础与实践 第16章 人工智能应III

教育部教育部-华为智能基座课程章节目录章节目录科学发现新范式——AIforScienceAIforScience科学发现新范式——AIforScience物科学发现新范式——AIforSciencen人工智能技术为人类发现和总结规律提供了新的第五范式：科学智能/人工智能驱动的科学研究（AIforScience或AI4Science）。人类探索认知世界的脚步从未停止过人工智能与自然科学n人工智能科学家获得诺贝尔奖标志着科学范式的重大转变，体现了AI在科学研究中的革命性地位及其对传统学科边界的突破，它揭示了数据驱动与机理研究的互AI+科学“双螺旋引擎”8人工智能与自然科学nAI与自然科学的协同效应正在形成良性循环始反过来推动自然科学研究的突破性进展，这种双向促进的典范案例正不断涌现。人工智能与自然科学n人工智能与自然科学的结合正在推动科学研究的范式转变，为物理、化学、生物、地球科学等领域带来了前所未有的机遇和突破。n其目标是利用机器学习、深度学习、自然语言处理和其他人工智能技术，加速科学发现，改善实验设计，提高数据分析的效率，并揭示新的科学知识和理论。1分钟内完成传统超算数人工智能与自然科学微引力透镜法事件罕见且短暂难以重复观测对宿主恒星信息有限AI驱动方法快速处理和分析海量天文数据微引力透镜法事件罕见且短暂难以重复观测对宿主恒星信息有限AI驱动方法快速处理和分析海量天文数据精准识别行星信号探索行星系统演化天体测量法天体测量法需要高仪器精度对行星要求高需数十年观测数据积累数据处理复杂直接成像法直接成像法目前仅能探测距离恒星较远、大质量的行星难以捕捉类地行星或宜居带内天体谷歌和NASA利用“猎星代码”从开普勒-90系统中发现了第八颗行星—开普勒-90i，以及人工智能与自然科学n人工智能在天文学、材料科学以及生物学等领域已经出现了实际落地的应用。结构管道生成与已知稳定晶体结构相似的新结构来探索材料空间结构管道生成与已知稳定晶体结构相似的新结构来探索材料空间人工智能与人文社科n语言学通过对语言的结构、功能、演变等方面的研究，为理解人类文化和社会提供重要基础。自然语言处理助力语言学数字化转型，提升语言理解与应人工智能与人文社科n通过三维扫描技术获取文物的数字模型，然后利用人工智能算法进行三维重建，能够高精度地还原文物的原始状态，为破损文物修复决策提供依据。“敦煌遗书”修复AI虚拟修复三星堆文物“永乐宫壁画”修复AI还原文物细节纹理痕迹人工智能与人文社科人工智能与人文社科医疗场景中的人工智能理治注重患者与医生面对面交流依靠医生的经验和专业知识进行辨证论理治注重患者与医生面对面交流依靠医生的经验和专业知识进行辨证论医疗资源配置不均衡医疗场景中的人工智能医学AI的特点与内涵传统医学研究AIforhealthcare假设驱动数据+假设协同小样本实验大规模真实世界数据解析模型数据驱动模型人主导人机协同医学AI的特点与内涵）：表征学习器（RepresentationLearner）：学“隐变量”“潜在结构”医学AI的特点与内涵章节目录医学数据体系n数据在医疗行业中扮演着至关重要的角色，是医学AI生态中的核心要素，是推动…医学数据体系名置医学影像数据学/功能成像（NuclearImaging）、光学医学成像（OpticalMedical医学影像数据n医学影像涵盖多种成像模态和尺度层级，为人工智能在医学中的表征学习、结构Histopathology（组织病理切片生理信号数据n生理信号是指人体在生命活动过程中产生的连续时间序列信号，反映人体器官或系统的功能状态与动态变化，是进行时序建模、状态评估与早期预警的重要数据基础。）：）：）：/居家监护分子/组学数据）：）：代谢组（Metabolomics）：代谢物组成与变化临床多模态数据患者采集的、来源不同、形式各异的多种数据类型，n从多个视角刻画患者状态，是AI进行跨模态表征章节目录/分级、预测（预后）。分割（Segmentation）检测（Detection）“在哪儿”“形状多大”分类/分级（Classification&Grading）目标是：基于影像特征，对疾病类预测/预后（Prognosis）n预测/预后任务关注的不只是当前状态，而是基于医学影像推断疾病的未来判别vs.生成学习n高准确率的判别模型，并不一定理解医学影像本身，如果模型理解影像的生成过程，是否能避免结构不合理的生成学习在医学影像中的角色“医学世界”被如何看待“z”的形式医学视觉-语言模型（Vision-LanguageModels）n医学视觉–语言模型将医学影像与医学文本映射到统一语义空间，实现跨模态理解章节目录蛋白质结构预测蛋白质结构预测蛋白质是由氨基酸通过肽键连接而成的一类高分子化合物，是生物体内最重要的生物大分子之一。它们的基本结构单位是氨基酸，而氨基酸的种类、数目和排列顺序决定了蛋白质的一级结构（氨基酸序列）。此外，蛋白质还具有复杂的二级、三级和四级结构，这些蛋白质结构共同决定了它的功能和特性。蛋白质结构预测AlphaFold的技术突破n谷歌DeepMind自2018年起，利用生成式人工智能技术，相继推出了AlphaFold系列模型，引领蛋白质结构预测的革命。初代AlphaFold核心思想是通过对蛋白质序多序列比对特征提取：利用多序列比对信息，从每个残基对的MSA中提取特征，输输入多序列比对（MultipleSequenceAlignment）：AlphaFold的技术突破nAlphaFold2在大部分蛋白质结构预测任务中达到了接近实验（如X射线晶体学、更多样化的数据解锁98.5%人类蛋白质组！AlphaFold2实现全原子级别的结构生成！AlphaFold3实现全原子级别的结构生成！AlphaFold3AlphaFold的技术突破AlphaFold助力药物发现传统药物靶点发现需投入大量资金用于实验、传统药物靶点发现需投入大量资金用于实验、临床试验等环节，平均成本超20亿美元。包括化合物筛选、药理研究、临床试验等多阶段的高额费用。从靶点发现到药物上市，通常需10至15年，包括药物发现、临床前研究、在药物研发中，药物与机体生物大分子的结合部位被称为药物靶点。靶点发现处于整个流程的起始阶段，对后续环节有着关键的影响。靶点发现对药物研发的方向和目标有着决定性的作用。靶点发现处于整个流程的起始阶段，对后续环节有着关键的影响。靶点发现对药物研发的方向和目标有着决定性的作用。AlphaFold助力药物发现AlphaFold预测的蛋白质三维结构可以为药物研发提供准确的靶点信息，指导药物分子的设计与优化，提高药物与靶点的结合亲和力，从而优化药物研发策略，显著提高成功率。此外，AlphaFold大幅缩短了药物研发周期，从传统的西班牙巴塞罗那自治大学使用AlphaFold预测并模拟了细菌中必需蛋白质之间的1402种相互作用，绘制了最完整的细菌必AlphaFold能够同时预测多个蛋白质的结构和相互作用，为多靶点药物研发提章节目录智慧医疗智慧医疗智慧医疗以患者数据为核心，通过构建智能化医疗信息平台，实现医疗机构、医务人员、医疗设备与患者之间的互联互通，不断优化医疗资源配置，提高医疗服智慧医疗体外治疗体内治疗n智慧医疗以多源数据为基础，以AI为核心，实现从“被动诊疗”到“智能预测与体外治疗体内治疗值数据源输入值数据源输入或AI模型输出利用夜间呼吸信号检测和评估帕金森疾病细胞与基因疗法示意图关键技术驱动智慧医疗n从物联网的应用到大数据的分析，从云计算的普及到人工智能算法的创新，每一项医联体与区居家智慧护理可穿戴设备全天候监测关键技术驱动智慧医疗AI医疗大模型n通过人工智能算法不仅可以从复杂的医学影像中自动分割和检测出特定的解剖结构类别类别与胸部非造影CT扫描，精准检测并诊是否AI医疗大模型AI医疗大模型n随着基础模型在自然语言处理及计算机视觉等领域的突破性进展,基于海量医学影像数据，面向医疗领域的基础大模型、特定模态基础大模型、特定器官/任务基础大模目标：多模态通用AI医疗大模型云计算云计算全信息化医疗操作打破医院间信息孤岛AWSHealthLake为医疗机构提供个人和患者群体健康数据的完整视图，能够将医疗报告或患者记录等大量健康数据从本地系统导入到安全、合规且按使用量付费的云端平台，还远程医疗2016年10月19日下午4时，神十一航天员景海鹏、陈冬通在天宫二号空间实验室内过天地远程医疗会诊系统，与解放军301医院远程医学中心成功实现了太空与地球的星际级“远程会诊”。远程医疗在2021年10月，美国航天局NASA利用微软HoloLens的全息力量来为外太空的宇航员提供医疗服务。远程医疗远程医疗n基于信息技术与通信手段，打破时空限制，实现远程诊断、远程会诊及护理、远程远程医疗