“没有数据就不会有AI，但没有技术就不会有数据。” ——林水德 1月10日上午，第36期AIR学术沙龙如期举行。本期活动荣幸地邀请到了新加坡工程院和国家科学院院士、新加坡国立大学医疗健康创新与科技研究院院长林水德教授，为我们作题为《人工智能医疗保健和虚拟世界的穿戴传感器和触觉技术》的报告。本次活动由AIR执行院长刘洋教授主持。 讲者介绍 林水德教授是新加坡国立大学
12月7日晚，由DISCOVER实验室主办的第二十六期AIR青年科学家论坛如期举行。本期讲座有幸邀请到浙江大学软件学院“百人计划”研究员彭思达，为AIR的老师与同学们做了题为《Towards the High-Fidelity and Real-Time Dynamic View Synthesis》的精彩报告。 讲者介绍 彭思达，浙江大学软件学院“百人计划”研究员、浙江大学计算机科学与技术博士
有效地压缩蛋白空间中的有效信息可以帮助我们更高效地搜索到功能蛋白，从而加速自然界进化的进程。 ——张数一 10月30日上午，第35期AIR学术沙龙如期举行。清华大学药学院副教授、博士生导师张数一，为我们作了题为《Extreme compressibility of protein fitness landscape》的报告。本次活动由亚星百家乐 副教授周浩主持。 讲者介绍
10 月 26 日晚，由 DISCOVER 实验室主办的 第二十五期AIR青年科学家论坛如期举行。本期讲座有幸邀请到上海人工智能实验室青年科学家戴勃，为 AIR 的老师与同学们做了题为《结构先验对高质量内容生成的重要性》的精彩报告。 讲者介绍 戴勃，上海人工智能实验室青年科学家，内容生成与数字化研究团队负责人，曾任新加坡南洋理工大学研究助理教授。 研究领域为生成式人工智能(AIGC)，目前
传统的分子筛选方法至少需要五步才能找到满足条件的药物候选分子，而我们把传统药物发现中的五个计算问题整合为一个计算问题，即给定靶点结构，怎样生成小分子。 ——马剑竹 10月14日下午，第5期AIR学术工作坊下半场的报告嘉宾：亚星百家乐 副教授马剑竹，为我们做了题为《基于靶点结构的小分子药物设计》的报告。 讲者介绍 马剑竹，现任亚星百家乐 副研究员/副教授，博导，海外优
扩散模型在图像生成取得了很好的效果，但却并不适合生成分子数据，流匹配模型是更具前景的分子生成技术。 ——周浩 10月14日，第5期AIR学术工作坊下半场的报告嘉宾：亚星百家乐 副教授周浩，为我们做了题为 《面向药物设计的分子生成模型》 的报告。 讲者介绍 周浩，亚星百家乐 副研究员，他的主要的研究兴趣是面向离散符号的深度生成模型，主要应用包括文本生成，药物分子设计
在生命科学领域，生成式AI已经展现出巨大的潜力和价值。生成式AI已经被用于药物发现和生物医学研究，它可以通过模拟生物分子的结构，预测新的药物分子或者预测蛋白质的三维结构。 ——叶启威 10月14日，第5期AIR学术工作坊下半场的嘉宾： 智源健康计算研究中心负责人叶启威，为我们做了题为《AI for LifeScience》的报告。 讲者介绍 叶启威，智源研究院健康计算研究中心负责人，AI
总之，我们证明目前的分子表示模型有我们没有完全理解的影响泛化能力的因素，希望通过大家的共同努力， 将泛化性问题彻底解决。 ——田博学 10月14日，第5期AIR学术工作坊下半场的报告嘉宾：清华大学药学院研究院、博士生导师田博学，为我们做了题为《分子表示学习模型的局限性》的报告。 讲者介绍 田博学，研究员，博士生导师，于2020年6月加入清华大学药学院，以及清华-北大生命科学联合中心。田博
10月14日，AIR学术工作坊第五期围绕“ 探索前沿，引领未来：智能新药研发 ”主题，邀请了临港实验室副主任、华东师范大学药学院院长李洪林，北京大学前沿交叉学科研究院特聘研究员、博士生导师裴剑锋，清华大学生命科学学院、清华-北大生命科学联合中心研究员、博导张强锋，西湖大学AI讲席教授、IEEE Fellow李子青，亚星百家乐 教授兰艳艳，浙江大学药学院求是特聘
分子生成是一项典型的多目标优化任务。我们生成的分子不仅希望他具有好的亲和力，还需要有好的成药性，低的毒性，高的合成性等。 ——侯廷军 10月14日，第5期AIR学术工作坊第六位报告嘉宾：浙江大学药学院求是特聘教授侯廷军，为我们做了题为《AI药物发现的机遇与挑战》的报告。 讲者介绍 侯廷军，浙江大学药学院求是特聘教授。长期围绕计算机辅助药物设计中的核心问题展开前沿交叉学科研究，在Nature
分子表示学习是智能药物研发的重要路径，但其成功依赖大规模数据、与物理原理相一致的目标函数和反映分子数据特性的可扩展模型结构，三者缺一不可。 ——兰艳艳 10月14日，第5期AIR学术工作坊第五位嘉宾：亚星百家乐 教授兰艳艳，为我们做了题为《探索智能新药研发新潜能》（Exploring the Potential of AI for Drug Discovery）的报告。 讲者
深层揭示蛋白质序列与结构之间耦合关系，开发对蛋白质序列和结构进行共建模的蛋白质基础模型，对于蛋白质结构设计、蛋白质设计、蛋白蛋白互作、结构生物学研究、和药物设计有非常重要的意义。 ——李子青 10月14日，第5期AIR学术工作坊第四位嘉宾：西湖大学人工智能讲席教授教授李子青，在线上为我们做了题为《AI for Protein Science》的报告。 讲者介绍 李子青（Stan Z. Li
与蛋白质相比，RNA结构总体来讲是不稳定的，但是我们也可以找到一些相对稳定的结构，对这些结构进行干扰会显著影响下游的生命活动。从这个角度来讲，RNA结构完全可能成为药物开发的靶点，只不过会面临更多的挑战。 ——张强锋 10月14日，第5期AIR学术工作坊第三位报告嘉宾：清华大学生命科学学院、清华-北大生命科学联合中心研究院员、博导张强锋教授，为我们做了题为《利用深度神经网络预测小分子与RNA靶标
和自然界的生物分子不同，化学小分子多数是由人类创造出来的，其存在不代表有确定的功能意义，让化学大模型具有更多与药物相关的知识对于AI药物设计是非常重要的。 ——裴剑锋 10月14日，第5期AIR学术工作坊第二位嘉宾：北京大学前沿交叉学科研究院特聘研究员，博士生导师裴剑锋教授，为我们做了题为《PharmGPT生成式大模型及其在药物设计中的应用》的报告。 讲者介绍 北京大学
10月14日，AIR学术工作坊第五期围绕“ 探索前沿，引领未来：智能新药研发 ”主题，邀请了临港实验室副主任、华东师范大学药学院院长李洪林，北京大学前沿交叉学科研究院特聘研究员、博士生导师裴剑锋，清华大学生命科学学院、清华-北大生命科学联合中心研究员、博导张强锋，西湖大学AI讲席教授、IEEE Fellow李子青，亚星百家乐 教授兰艳艳，浙江大学药学院求是特聘
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