@robertnishihara: 我最近了解到 @onepot_ai 可以在5天内合成并交付定制分子,这非常快。通常…
摘要
Onepot AI 通过将机器人合成与在 Anyscale 上进行的大规模机器学习推理相结合,仅需5天即可合成并交付定制分子,从而极大地加速了药物发现。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/29 19:54
我最近了解到 @onepot_ai 可以在 5 天内合成并交付定制分子,速度快得惊人。通常这需要几个月的时间。
Anyscale (@anyscalecompute): 药物研发的瓶颈不在于设计分子,而在于制造它们。onepot 将机器人合成与基于 Anyscale 的大规模机器学习推理相结合,在执行反应之前预测哪些反应会成功,从而对超过 30 亿种化合物和超过 100 亿次反应进行了评分。
案例研究:
相似文章
@fidjissimo: CAPABLE 让我充满希望。一个了不起的团队,他们敢于重新定义药物开发的可能性……
CAPABLE 是一个 AI 驱动的实验室,能够在 24 小时内从药物设计到生成数据,以短睡眠肽为起点。该项目旨在将 AI 的能力转化为人类在药物开发中的能力。
AI智能体团队加速研究速度
使用智能体团队的AI系统,如谷歌的Co-Scientist和FutureHouse的Robin,可以在数小时内而不是数月内加速药物再利用研究,通过提出假设、设计实验和分析数据。
@OpenAI:Maria 在 10,080 次反应中测试了这个想法,随后人类化学家手工验证了代表性结果。在……
OpenAI 与 Molecule.one 合作,让他们的 AI 系统(GPT-5.4 和 Maria)自主选择研究领域、生成提案并在有机化学中运行实验,实现了 88% 测试反应的产率提升——这是 AI 驱动的开放式科学发现的首次。
AI让化学家通过简单描述设计分子
EPFL的研究人员开发了Synthegy,一个利用大型语言模型通过自然语言指令指导化学逆合成和反应机理分析的AI框架,显著提升了化学家的战略规划能力。
AI如何帮助科学家设计下一代药物
AI通过预测候选分子和实现多靶点疗法,加速生物药物设计,有潜力将发现时间缩短50%,并针对以前无法治疗的疾病。