第76章 ai辅助新药研发？与药企合作(1/3)
未来智能科技的触角，在林风的规划下，正以惊人的速度向各个领域延伸。
在“智学星”与“未来课堂”持续巩固ai教育领导地位，“趣拍”短视频席卷移动互联网，智慧交通与智慧安防项目也初见成效后，林风将目光投向了一个技术壁垒更高、研发周期更长，但潜在回报和社会价值也无比巨大的领域——生物医药。
他深知，传统的药物研发，是一个典型的“高投入、高风险、长周期”的过程。一款新药从最初的化合物筛选到最终上市，往往需要耗费十年以上的时间和数亿甚至数十亿美元的资金，失败率更是高达90以上！
而ai技术，尤其是其强大的数据分析、模式识别和预测能力，恰恰有望在这个领域掀起一场革命！
“如果ai能够将新药研发的周期缩短一半，成功率提高一倍，那将为人类健康带来多么巨大的福祉？其中蕴含的商业价值，又将是多么恐怖？”林风在一次ai研究院的内部研讨会上，向陈薇博士等核心研究员，描绘了这个全新的、充满挑战的方向。
陈薇博士眼中也充满了兴奋：“林总，这绝对是ai未来最重要的应用方向之一！利用机器学习模型进行虚拟药物筛选、预测化合物活性与毒性、优化临床试验设计、分析基因组学数据……这些在理论上都是可行的！我们研究院最近在深度学习模型方面取得的一些进展（尤其是在图神经网络和自然语言处理方面），或许可以应用到分子结构分析和医学文献挖掘上！”
“很好！”林风对陈薇团队的技术敏锐度很满意，“我决定，正式成立‘ai生命科学’项目组，由陈薇博士你亲自负责！公司将给予充足的资源倾斜！”
他随即利用系统商城的积分，兑换了那个他觊觎已久的【生物】基因测序数据基础分析算法包，并将其“伪装”成研究院的“内部研究成果”，交给了陈薇团队。
有了明确的方向和初步的“弹药”，ai生命科学项目组迅速开始了前期探索。他们利用公司强大的算力，开始训练用于分析蛋白质结构、预测药物靶点亲和力的初步模型。
但林风和陈薇都清楚，ai制药，闭门造车是行不通的。他们缺乏最关键的两样东西：海量的、真实的生物医药研发数据，以及进行
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