蛋白质折叠科幻影视

AI破解蛋白质折叠获诺奖，推动医疗进步，未来人们将会更加长寿？

AI对劳动力市场的影响，也在间接影响着不同群体的健康状况，进一步加剧了不平衡，如何让AI带来的延寿机遇惠及更多人，而非只成为少数人的“特权”，已成为当下需要正视的重要问题。

这项由苹果公司的王宇阳、鲁佳瑞等研究人员完成的突破性研究发表于2025年9月，论文编号为arXiv:2509.18480v2。有兴趣深入了解的读者可以通过这个编号查询完整论文。

最近图灵奖得主理查德・萨顿在播客里放了个大招，说数字智能早晚要接管人类文明，还列了四重理由，听得人后背有点凉，但细想又觉得不全是瞎扯。

说明：本文介绍了蒙特卡洛动力学模拟（Monte Carlo Dynamics Simulation，简称MC模拟）的基本概念、核心原理及其在物理、化学、生物和材料科学中的应用。

苹果公司的研究人员用一个叫SimpleFold的模型证明，预测蛋白质的三维结构，也许并不需要像AlphaFold2那样复杂的“独门秘籍”，一套通用的变换器（Transformer）架构就可能足够了。

在21世纪的科技版图中，机器学习（Machine Learning）已成为最具颠覆性的技术之一。它像一把钥匙，悄然开启了人工智能从实验室走向现实世界的大门，从语音助手到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，机器学习的触角已渗透到人类生活的每个角落。但究竟什么是机器学

在科技浪潮的推动下，人工智能（AI）已从实验室走向千家万户，成为重塑现代生活的“隐形基础设施”。它不再局限于科幻电影中的未来场景，而是以润物细无声的方式渗透到日常的每个角落——从清晨唤醒的智能闹钟到深夜守护的睡眠监测，从厨房中的智能冰箱到通勤路上的自动驾驶汽车

蛋白质折叠，即蛋白质链获得其功能性三维形状的过程，仍然是计算生物学中的一个基本挑战，研究人员越来越多地转向非常规计算方法来解决这个问题。来自弗劳恩霍夫计算机图形研究所 (IGD) 的 Timon Scheiber、Matthias Heller 和 Andre

谷歌顶级科学家、2024年诺贝尔奖得主于9月11日表示，随着人工智能重塑教育与职场，为跟上变革步伐，“学会学习”将成为下一代必须掌握的最关键技能。

分子动力学（MD）模拟是一种基于经典力学的计算方法，通过求解牛顿运动方程，模拟分子、原子或离子在特定时间和空间中的运动轨迹。它以皮秒（10⁻¹²秒）到微秒（10⁻⁶秒）的时间分辨率和埃（10⁻¹⁰米）到纳米的空间分辨率，捕捉物质的微观动态，如分子间相互作用、扩