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。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。
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最佳 科学发现与实验室工具 AI 模型
8 个工具探索最佳 AI 模型 — 从语言转换器如 DistilGPT2 和 Claude Opus 到先进系统如 GPT-5.6: Frontier intelligence 和 Google DeepMind 的 Gemini 3.1 Pro，这里是开发者和研究人员探索提升项目工具的地方：生成类人文本，构建对话代理，开发复杂算法，推动 AI 能力的边界。 浏览 8 个AI 模型，涵盖 文字转语音, 计算机视觉工具, 3D 模型生成器, 自然语言处理工具 和 预测与预测分析 等类别——每个条目上线前都经过人工审核，并以11种语言发布。
8 个工具
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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。
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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。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。
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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。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。
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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。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。
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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。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。
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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。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。
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用于蛋白质生成的 AI 模型，利用在大量蛋白质序列上训练的亿参数语言模型。它能够创造新型蛋白质并重新设计现有蛋白质以提高功能性。ProGen3 是一套用于蛋白质生成的 AI 模型，利用在大量蛋白质序列上训练的亿参数语言模型。它能够创造新型蛋白质并重新设计现有蛋白质以提高功能性。
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