人工智能可應(yīng)用到藥物發(fā)現(xiàn)、臨床研究、臨床試驗，以及藥物上市等藥物研發(fā)全過程。具體應(yīng)用包括，靶點發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、藥理作用評估、優(yōu)化臨床試驗設(shè)計、藥物重定位、藥物組合、檢驗審批等。

例如，在靶標選擇和驗證階段，需要確定疾病相關(guān)的靶標，傳統(tǒng)方法耗費較長時間和較高成本，而使用AI技術(shù)并結(jié)合相關(guān)試驗數(shù)據(jù)，可以快速篩選出潛在靶標。

在藥物制造方面，靶標找到以后，需要找到與其耦合度高的大小分子，然后用結(jié)構(gòu)去反推序列，利用序列進行制藥。

在藥物組合方面，AI技術(shù)可以加速藥物組合研究，并使藥物組合測試更加系統(tǒng)化。據(jù)悉，與單一給藥相比，聯(lián)合用藥因具有增強藥物療效、減少劑量依賴性等優(yōu)勢逐漸熱門。

AI還可以通過靶標預(yù)測，從而發(fā)現(xiàn)已有藥物的新適應(yīng)癥，即藥物重定位。以西地那非為例，其曾是治療心絞痛的藥物，于1989年上市，現(xiàn)在卻因“偉哥”而成名。

目前已發(fā)展成第三代AI系統(tǒng)，其把第一代的知識驅(qū)動和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合起來，構(gòu)造更強大的AI。在數(shù)據(jù)上，有歸納能力，能舉十反一;在知識上，有邏輯推理能力，可舉一反三。

潘毅指出，目前難點在于找到藥物和新靶標的關(guān)聯(lián)，AI可助力藥物研發(fā)進行更高維度的探索，即實現(xiàn)數(shù)據(jù)的萬物關(guān)聯(lián)。

近日，由核桃(科技)主辦的2022“和大師對話”活動已正式啟動。本次活動邀請到人工智能領(lǐng)域?qū)＜?、諾貝爾獎得主愛德華·莫澤(Edvard Moser)與清華大學經(jīng)濟學博士、童行書院創(chuàng)始人、科幻作家、第74屆雨果獲獎得主郝景芳作為對話嘉賓，旨在為熱愛編程的青少年群體與國內(nèi)外知名學術(shù)專家搭建溝通“橋梁”，以開放共享的形式，拓寬青少年們對人工智能領(lǐng)域的探索通道，開啟未來科技發(fā)展的新視角。

核桃(科技)以AI為驅(qū)動發(fā)展，從興趣出發(fā)，緊跟科技發(fā)展步伐，致力于讓青少年人群收獲編程的能力、享受科技的樂趣、激發(fā)創(chuàng)新的潛質(zhì)。核桃(科技)選擇于“1024程序員節(jié)”當日開啟此次活動，是為了向程序員們致敬，也是為了向未來科研創(chuàng)新人才——小創(chuàng)客們提供獨家資源，擴寬人工智能知識獲取的渠道。給熱愛編程的孩子們提供一個發(fā)揮創(chuàng)造力、激發(fā)思維潛能的創(chuàng)新平臺，展現(xiàn)屬于中國青少年人才的獨特魅力。

集成人工智能驅(qū)動的需求預(yù)測功能的勞動力管理平臺可以幫助解決這些問題。利用機器學習算法，來分析關(guān)鍵數(shù)據(jù)點和需求驅(qū)動因素，如每日天氣、當?shù)厥录?，尋找模式和市場趨勢。然后，預(yù)測分析模型利用這些信息提供對客戶行為的洞察，以幫助確定需求來源，以及最佳的員工時間表。通過利用人工智能的力量進行需求預(yù)測，雇主可以創(chuàng)建高度精確的時間表，使其能夠優(yōu)化自己的勞動效率。此外，還可以更容易地將自己的業(yè)務(wù)需求與員工的技能和偏好相匹配，從而創(chuàng)造更好的員工體驗。

在大流行開始兩年多之后，供應(yīng)鏈中斷仍然是每個行業(yè)的痛點，因為企業(yè)在追趕產(chǎn)品需求，導致延誤并推高價格。雖然目前的就業(yè)趨勢并不是造成供應(yīng)鏈狀況的唯一原因，但但它們已經(jīng)產(chǎn)生了重大影響，制造、運輸、倉儲和公用事業(yè)等行業(yè)去年的離職率很高。從庫存和員工的角度來看，企業(yè)不得不用更少的資源做更多的事情。

智能勞動力管理解決方案可以通過使配送中心更高效地運營，來幫助應(yīng)對供應(yīng)鏈的不確定性。例如，通過使用AI和ML，企業(yè)可以分析數(shù)千個可能影響勞動力需求的數(shù)據(jù)點，如交付日期、天氣事件等，從而做出更好、更明智的調(diào)度決策。此外，還可根據(jù)需求、勞動標準、業(yè)務(wù)政策和預(yù)算限制創(chuàng)建人員配置指導，以制定最佳的勞動計劃。這使得配送中心運營商可以制定具有固定和靈活時間表的長期人員配置計劃。