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泓域咨询·聚焦课题研究及项目申报

生成式人工智能赋能生物实验程序的未来发展

前言

生成式人工智能技术经历了从规则驱动的简单生成到深度学习驱动的复杂生成的演变。早期的技术依赖于手工设计的规则或统计模型，生成内容较为局限。随着深度学习特别是大规模预训练模型的兴起，生成能力大幅提升，能够在高维、多模态、生物学复杂性极高的数据环境中生成有效的实验程序设计方案。

在药物研发过程中，从分子筛选到临床试验的每一步都需要大量的实验数据和精确的计算支持。生成式人工智能能够通过对药物分子结构的学习与生成，辅助设计更具潜力的候选药物分子。生成式人工智能还可以优化临床试验设计，模拟不同实验环境下药物的反应，进而