關(guān)于人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，你了解多少？

人工智能可應(yīng)用到藥物發(fā)現(xiàn)、臨床研究、臨床試驗(yàn)，以及藥物上市等藥物研發(fā)全過程。具體應(yīng)用包括，靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、藥理作用評估、優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)、藥物重定位、藥物組合、檢驗(yàn)審批等。

例如，在靶標(biāo)選擇和驗(yàn)證階段，需要確定疾病相關(guān)的靶標(biāo)，傳統(tǒng)方法耗費(fèi)較長時間和較高成本，而使用AI技術(shù)并結(jié)合相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以快速篩選出潛在靶標(biāo)。

在藥物制造方面，靶標(biāo)找到以后，需要找到與其耦合度高的大小分子，然后用結(jié)構(gòu)去反推序列，利用序列進(jìn)行制藥。

在藥物組合方面，AI技術(shù)可以加速藥物組合研究，并使藥物組合測試更加系統(tǒng)化。據(jù)悉，與單一給藥相比，聯(lián)合用藥因具有增強(qiáng)藥物療效、減少劑量依賴性等優(yōu)勢逐漸熱門。

AI還可以通過靶標(biāo)預(yù)測，從而發(fā)現(xiàn)已有藥物的新適應(yīng)癥，即藥物重定位。以西地那非為例，其曾是治療心絞痛的藥物，于1989年上市，現(xiàn)在卻因“偉哥”而成名。

目前已發(fā)展成第三代AI系統(tǒng)，其把第一代的知識驅(qū)動和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合起來，構(gòu)造更強(qiáng)大的AI。在數(shù)據(jù)上，有歸納能力，能舉十反一;在知識上，有邏輯推理能力，可舉一反三。

潘毅指出，目前難點(diǎn)在于找到藥物和新靶標(biāo)的關(guān)聯(lián)，AI可助力藥物研發(fā)進(jìn)行更高維度的探索，即實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的萬物關(guān)聯(lián)。

近日，由核桃(科技)主辦的2022“和大師對話”活動已正式啟動。本次活動邀請到人工智能領(lǐng)域?qū)＜?、諾貝爾獎得主愛德華·莫澤(Edvard Moser)與清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、童行書院創(chuàng)始人、科幻作家、第74屆雨果獲獎得主郝景芳作為對話嘉賓，旨在為熱愛編程的青少年群體與國內(nèi)外知名學(xué)術(shù)專家搭建溝通“橋梁”，以開放共享的形式，拓寬青少年們對人工智能領(lǐng)域的探索通道，開啟未來科技發(fā)展的新視角。

核桃(科技)以AI為驅(qū)動發(fā)展，從興趣出發(fā)，緊跟科技發(fā)展步伐，致力于讓青少年人群收獲編程的能力、享受科技的樂趣、激發(fā)創(chuàng)新的潛質(zhì)。核桃(科技)選擇于“1024程序員節(jié)”當(dāng)日開啟此次活動，是為了向程序員們致敬，也是為了向未來科研創(chuàng)新人才——小創(chuàng)客們提供獨(dú)家資源，擴(kuò)寬人工智能知識獲取的渠道。給熱愛編程的孩子們提供一個發(fā)揮創(chuàng)造力、激發(fā)思維潛能的創(chuàng)新平臺，展現(xiàn)屬于中國青少年人才的獨(dú)特魅力。

集成人工智能驅(qū)動的需求預(yù)測功能的勞動力管理平臺可以幫助解決這些問題。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來分析關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)和需求驅(qū)動因素，如每日天氣、當(dāng)?shù)厥录?，尋找模式和市場趨勢。然后，預(yù)測分析模型利用這些信息提供對客戶行為的洞察，以幫助確定需求來源，以及最佳的員工時間表。通過利用人工智能的力量進(jìn)行需求預(yù)測，雇主可以創(chuàng)建高度精確的時間表，使其能夠優(yōu)化自己的勞動效率。此外，還可以更容易地將自己的業(yè)務(wù)需求與員工的技能和偏好相匹配，從而創(chuàng)造更好的員工體驗(yàn)。

在大流行開始兩年多之后，供應(yīng)鏈中斷仍然是每個行業(yè)的痛點(diǎn)，因?yàn)槠髽I(yè)在追趕產(chǎn)品需求，導(dǎo)致延誤并推高價格。雖然目前的就業(yè)趨勢并不是造成供應(yīng)鏈狀況的唯一原因，但但它們已經(jīng)產(chǎn)生了重大影響，制造、運(yùn)輸、倉儲和公用事業(yè)等行業(yè)去年的離職率很高。從庫存和員工的角度來看，企業(yè)不得不用更少的資源做更多的事情。

智能勞動力管理解決方案可以通過使配送中心更高效地運(yùn)營，來幫助應(yīng)對供應(yīng)鏈的不確定性。例如，通過使用AI和ML，企業(yè)可以分析數(shù)千個可能影響勞動力需求的數(shù)據(jù)點(diǎn)，如交付日期、天氣事件等，從而做出更好、更明智的調(diào)度決策。此外，還可根據(jù)需求、勞動標(biāo)準(zhǔn)、業(yè)務(wù)政策和預(yù)算限制創(chuàng)建人員配置指導(dǎo)，以制定最佳的勞動計(jì)劃。這使得配送中心運(yùn)營商可以制定具有固定和靈活時間表的長期人員配置計(jì)劃。