قام هوانغ رينكسون بتقديم سلسلة من الإنجازات الجديدة مفتوحة المصدر في مؤتمر GTC 2025، بما في ذلك مجموعة بيانات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والنموذج الأساسي GR00T N1.
اقترح فريق بحثي من جامعة كامبريدج نموذج الأنسجة الافتراضية Celcomen لاكتشاف أسرار تنظيم الجينات داخل الخلايا وبين الخلايا في النسخ المكاني وبيانات الخلية الواحدة.
نجح مختبر لاوشان وآخرون في تطوير نموذج تنبؤ ذكي واسع النطاق للبيئة المحيطية يسمى "وينهاي" من خلال التكامل العميق بين علم المحيطات الفيزيائية والذكاء الاصطناعي، مع أداء أفضل.
اقترح فريق مشترك من جامعة تسينغهوا وجامعات أخرى نموذج CoPRA، والذي سجل رقماً قياسياً جديداً في قدرات التنبؤ بتقارب ارتباط البروتين بالحمض النووي الريبي.
تعاونت شركة NVIDIA مع فرق من معاهد بحثية وجامعات متعددة لتطوير Proteina، وهو مولد هيكل بروتيني تدفق واسع النطاق يمكنه توليد بروتينات متنوعة وقابلة للتصميم.
واقترح فريق البروفيسور شين تشون هوا من جامعة تشجيانغ، بالتعاون مع فرق من عدة جامعات أجنبية، تقنية محاذاة بولتزمان، التي تنقل المعرفة من نموذج الطي العكسي المدرب مسبقًا إلى التنبؤ بـ ∆∆G.
واقترح الفريق الأسترالي استخدام إطار عمل آلي يعتمد على التعلم العميق والذي يمكنه الجمع بين ميزات الجنس والجمجمة للحكم، مما يحسن بشكل كبير دقة الحكم على الجنس.
تمت دعوة ثلاثة محاضرين في مجال الذكاء الاصطناعي في الحلقة السابعة من سلسلة Meet AI4S المباشرة، بما في ذلك البروفيسور هوانغ هونغ من جامعة هواتشونغ للعلوم والتكنولوجيا. تعال واحجز موعدًا للبث المباشر!
وقد اقترحت جامعة أكسفورد/أمازون/ويستليك/تينسنت وآخرون النموذج الطبي متعدد الوسائط ومتعدد المجالات ومتعدد اللغات M³FM، والذي يدعم الإبلاغ عن الأمراض وتصنيفها، ويؤدي بشكل أفضل من الطرق السابقة.
قام فريق البحث بجامعة ديوك ببناء خط أنابيب PepPrCLIP، والذي يمكنه تصميم بروتينات قصيرة (ببتيدات) يمكنها الارتباط بالبروتينات المسببة للأمراض والتي لم يكن من الممكن علاجها من قبل وتدميرها.
نشر فريق من جامعة هونغ كونغ للفنون التطبيقية إطار عمل RingFormer، الذي اختصر بشكل كبير دورة البحث والتطوير للمواد الجديدة ودفع أبحاث الخلايا الشمسية العضوية إلى عصر جديد.
لقد قام أوكين ببناء أكبر مجموعة بيانات مكانية للسرطان في العالم، مما أدى إلى حل مشكلة خصوصية بيانات المرضى التي تثير قلق الجمهور بشكل كبير، وتسهيل تشخيص السرطان وتطوير الأدوية.
اقترح فريق جامعة الصين للعلوم الجيولوجية وبايدو بشكل مشترك نموذج تقسيم الصور ConDSeg، والذي حل المشكلتين الرئيسيتين المتمثلتين في "الحدود الناعمة" والتواجد المشترك في مجال تقسيم الصور الطبية.