AlphaFold 3 是由 Google DeepMind 开发的 AI 模型，能够预测蛋白质结构和相互作用，显著加速生物研究和分子相互作用的理解。
最佳 科学发现与实验室工具 AI工具
43 个工具探索最佳的科学发现与实验室工具——从AI模型和AI应用程序到AI代理、AI平台和AI GitHub库，这里是研究人员和科学家寻找解决方案以简化工作的地方：预测蛋白质结构、模拟化学反应、工程新材料，并推进科学研究。 浏览 43 个最佳 科学发现与实验室工具 AI工具，涵盖 AI 模型, AI 应用, AI 智能体, AI GitHub 仓库 和 AI 大会 等——每个条目上线前都经过人工审核，并以11种语言发布。
43 tools
AI 模型
ESMFold2 从氨基酸序列预测高分辨率、全原子 3D 蛋白质结构。它提供对单序列和 MSA 条件模型的开放访问，提高了对挑战性目标的准确性。
AI GitHub 仓库
ChemCrow 是一个开源软件包，旨在利用大型语言模型解决复杂的化学任务。它基于 Langchain 构建，集成了 RDKit 等工具和 Pubchem 等数据库。它允许用户执行分子量计算和反应预测等任务。该项目可在 GitHub 和 Hugging Face 上获取。
AI 智能体
NobleAI 为能源、化学和制造业提供基于科学的 AI 解决方案。该平台将复杂的工业数据转化为预测模型和可操作的见解。它通过结合物理学、化学专业知识和先进的机器学习，帮助公司加速产品开发、提高利润率并优化绩效。
AI 智能体
Geminus AI 提供全球首个生成式工程平台，整合数据、物理学和计算，自主控制复杂的网络物理系统。该平台通过提供实时洞察和可扩展的解决方案，加速工业创新。它旨在解决具有挑战性的问题，并在各个行业提高效率。
AI 应用
Citrine Informatics 提供一个生成式 AI 平台，用于加速化学品和材料的开发。它帮助公司从数据中释放知识，加速产品创新，并提高研发效率。该平台支持更快的产品开发周期和更好的客户解决方案。
AI 应用
Variational AI 利用生成式 AI 发现新颖的、类药物的小分子，用于早期药物发现。其 Enki™ 平台可优化化合物的效力、选择性和可合成性，使合作伙伴能够绕过命中识别阶段，直接进入具有独特化学结构的先导化合物优化阶段。
AI 应用
Cradle 是一个面向科学家的蛋白质工程 AI 平台。它利用实验数据生成蛋白质候选物并优化其性能。该平台通过减少所需的实验次数来加速突破，从而更快地开发生物制药和工业研发的生物解决方案。
AI 应用
BenevolentAI is a leader in applying advanced AI to accelerate biopharma drug discovery. Their platform targets complex R&D decisions, leveraging a decade of investment in a…
AI 应用
SandboxAQ 利用人工智能和先进计算应对社会挑战。其技术包括人工智能模拟、用于网络安全的密码管理以及人工智能传感。他们专注于定量人工智能，以在制药、能源和国防领域取得突破，目标是获得真实的见解，避免幻觉。
AI 应用
Good Face 是一款由 AI 驱动的化妆品配方和法规合规软件。它帮助美妆产品创新者简化开发流程、验证产品宣称，并确保产品的安全性和有效性。该软件服务于配方师、制造商、品牌商和零售商，利用丰富的成分数据，实现更快速、更高效的产品创建和上市。
Labnote Scholar 是一款面向生物和化学研究的 AI 研究助手。它提供实验数据自动结构化、预测 AI 和报告自动生成功能，可将研究生产力提高 30%。该平台已被全球企业选用，旨在帮助研究人员专注于研究的本质。
AI 应用
Ohm 是一个前沿的 AI 平台，专为工程测试实验室设计。它加速产品开发和复杂硬件的测试，包括可穿戴设备、电动汽车和电池。Ohm 获得 Y Combinator 的支持，赋能财富 100 强工程团队进行创新并开创未来。
AI 应用
Synthace 赋能发现生物学，消除实验设计和自动化中的障碍。它生成对 AI 至关重要的高维、情境化数据，加速研究进程并提供更深入的生物学见解。该平台提供软件、培训和专家支持，帮助科学家取得更快、更确凿的结果。
Graphormer 是一个用于分子建模任务的深度学习包，可加速材料和药物发现的研究。它支持分子动力学和性质预测，并计划未来增强反应预测和大规模分子建模功能。在图级别预测任务上，其性能优于传统的图神经网络。
AI 模型
SchNetPack 是一个用于原子系统的深度学习 Python 库。它提供了一个灵活的框架，用于构建和训练神经网络势，使研究人员能够使用先进的 AI 模型进行模拟和分析分子性质。文档托管在 Read the Docs 上。
AI 模型
物理信息神经网络 (PINNs) 通过遵循非线性偏微分方程描述的物理定律来解决监督学习任务。它们能够实现数据驱动的解决方案和偏微分方程的发现，提供一种自然编码物理约束的新型函数逼近方法。
ESM Metagenomic Atlas 是 Meta AI 提供的一项开放资源，可访问来自宏基因组数据的超过 7.72 亿个预测蛋白质结构。它使研究人员能够探索、搜索和分析蛋白质折叠和序列，从而增进对微生物多样性和蛋白质功能的理解。
AI 模型
OmegaFold是一款高分辨率的从头蛋白质结构预测工具，可以直接从一级氨基酸序列生成三维蛋白质结构。它显著降低了推理长蛋白质的GRAM需求，并支持macOS上的Apple Silicon加速。
AI 模型
Robetta 是一个由 RoseTTAFold 深度学习方法驱动的 AI 蛋白质结构预测服务。它提供快速准确的预测，并具有用于自定义比对、约束和局部片段的交互式界面。该平台支持多链复合物建模和比较建模，并利用广泛的模板数据库。
AI 模型
EquiBind is a geometric deep learning model for predicting the 3D structure of small molecules binding to proteins. It offers fast, direct-shot predictions for both receptor…
AI 模型
AlphaFold提供AI预测的蛋白质三维结构，将AlphaFold蛋白质结构数据库扩展至超过2亿条记录。该资源通过提供对蛋白质功能和机制的快速、原子级洞察，加速了生物学研究，并有助于从疾病到可持续性等领域的发现。
AI 模型
Uni-Mol 是一个通用的三维分子表示学习框架，适用于属性预测和结合位点预测等各种下游任务。它包括 Uni-Mol+、Uni-Mol Tools、Uni-Mol Docking V2 和 Uni-Mol2，提供可扩展的预训练模型和易于使用的分子任务包装器。
AI 模型
GraphCast 是一款用于全球天气预报的 AI 模型，可在不到一分钟的时间内提供具有前所未有准确性的 10 天预报。它显著优于传统系统，能更早地发出关于气旋和热浪等极端天气事件的预警，现已开源以造福全球科学界。
AI 模型
Pangu-Weather is an AI-based system for accurate medium-range global weather forecasting. It utilizes 3D neural networks and a hierarchical temporal aggregation strategy to…
AI 模型
Google DeepMind 的 GNoME 是一款加速新型无机晶体发现的深度学习工具。它能预测材料稳定性，识别出数百万种新型化合物，其中包括数十万种对电池和超导体等未来技术稳定且可行。
matgenb 提供了一系列精选的材料科学研究用 Jupyter Notebook。它演示了如何使用 pymatgen、Custodian 和 Fireworks 等开源工具进行材料分析。可通过 Google Colab 或 BinderHub 轻松运行示例，并为这个协作平台贡献您自己的代码。
AI 模型
MACE 是一个用于快速准确的机器学习原子间势的 Python 库。它利用高阶等变消息传递进行先进的材料科学模拟。该工具支持训练、评估，并提供适用于材料和有机化学等各种应用的预训练基础模型。
AI 模型
Allegro 是一个严格局部的 E(3)-等变机器学习原子间势。它作为 NequIP 的扩展包实现，专注于为材料科学及相关领域提供准确高效的模拟。文档涵盖了安装、使用以及与 LAMMPS 的集成。
AI 模型
DimeNet 和 DimeNet++ 是用于分子图的高级神经网络模型，专注于定向消息传递。这些模型分别在 ICLR 2020 和 NeurIPS-W 2020 上提出，能够高效准确地预测分子性质，其中 DimeNet++ 比其前身速度更快、精度更高。
AI 模型
MEGNet 框架是一个专为晶体和分子机器学习设计的 AI 模型。它整合了温度和压力等状态变量，支持迁移学习，并能提取化学趋势。该框架通过提供开源代码和数据，解决了材料科学 ML 中数据量和可解释性等方面的局限性。
AI 模型
晶体图卷积神经网络 (CGCNN) 是一种人工智能模型，旨在根据晶体结构预测材料属性。它使用户能够训练自定义模型或利用预训练版本进行属性预测，为材料科学的研究和开发提供了强大的工具。
AI 案例研究
AlphaFold 是一个人工智能系统，解决了困扰生物学界 50 年的蛋白质折叠这一重大挑战。它能根据氨基酸序列准确预测蛋白质的三维结构，从而加速生物学和医学领域的科学发现。
AI 智能体
Paramus.ai 提供面向工程、预测和机器人技术的 AI 驱动化学应用。它提供云端、本地或混合运行时的“双模式”访问，确保可重复性和知识产权安全。该平台将生成式 AI 与精确化学模型相结合，实现可信赖的计算。
AI 应用
Lab Laps 是一款为科学家设计的实验室应用程序，结合了逐步协议、多计时器、AI菌落计数器以及稀释、缓冲液和摩尔浓度的内置计算器，所有功能集中在一个地方。
AI 应用
LabFig是一个为研究人员设计的AI科学图形生成器。它可以在几分钟内将文本、草图、论文和照片转换为可用于出版的科学图形，从而简化学术提交的图形创建过程。
AI 平台
Benchling 是一个基于云的平台，旨在支持生物技术研究与开发。它使科学家能够数字化实验室、自动化工作流程并有效协作，从而提高生产力并加速科学突破。
AI 应用
AlphaFold 服务器由 AlphaFold 3 提供支持，能够准确预测蛋白质与其他分子（包括 DNA 和 RNA）的相互作用结构。它是一个生成高度精确生物分子结构预测的网络服务平台。
AI 应用
爱迪生科学是一个为科学研究和开发设计的人工智能平台。它能够自主阅读、推理和进行跨学科实验，加速各个科学领域的研究和创新。
AI 应用
Scispot 是一个为现代生物技术设计的 AI 准备实验室操作系统。它统一了实验规划、数据管理和合规性，帮助实验室简化操作并增强研发工作。
AI 应用
Chai Discovery利用先进的人工智能预测和重新编程生化相互作用，从而加速和提高药物发现的精确度。他们的AI驱动平台支持领先的制药公司高效设计新药。
6 天前
IntelliHealth 2027 是一场专注于人工智能、机器学习和计算机视觉进展的顶级会议。它汇聚了研究人员和行业专家，讨论医疗技术中的创新解决方案和应用。
AI 影响者
安尼玛·阿南德库马教授是领先的人工智能研究者和加州理工学院的布伦教授。她因在人工智能和科学领域的工作而闻名，包括她在启动专注于物理模拟的人工智能模型的初创公司加速理解中的角色。
常见问题
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