腾讯安全：首次突破超声波屏下指纹识别技术
06-06
你可能听过这样的判断：21世纪属于生物世纪。
近年来，人工智能技术的快速进步，让越来越多的人相信21世纪是人工智能的世纪。
人工智能驱动的生物制药公司 BIO Geometry 位于生成式人工智能大型模型和生物制造这两者的交叉点。
本期《看见新力量》专栏，我们对话BIO几何创始人唐建博士，带我们走进数字生物的创新之旅。
站在这两个领域技术突破的顶峰，BIO Geometry力争夺得数字生物学领域“蛋白质设计”的桂冠。
BIO几何创始人和CEO唐建是AI制药领域的顶尖科学家。
从北大博士阶段开始，唐建就一直专注于开发针对图结构数据的AI深度学习技术（也称为图机器学习、图神经网络）。
他是国际图机器学习领域的学者先驱之一。
代表论文LINE被引用近6次。
赴美深造后，唐建于2006年出任Mila Labs（加拿大魁北克人工智能研究中心）主任，与深度学习三巨头之一、AI之父Yoshua Bengio合作，图灵奖获得者，并开始探索使用图机器学习和生成式人工智能进行药物研发。
唐建博士团队也是全球最早运用AI技术进行药物研发的少数AI团队之一。
在创立Biogeometry之前，唐建团队曾联合英伟达、英特尔、IBM等公司发布了TorchProtein，这是一个用于开发大分子药物的开源机器学习平台。
去年，唐建创立了Biogeometry，并邀请Yoshua Bengio担任首席科学顾问。
目前，Biogeometry正在“蛋白质设计”、“抗体药物设计”、“合成生物学关键分子酶设计”等重点应用领域进行布局，并携手阿里云，共同加速打造“人工智能领域的OpenAI”。
数字生物学领域”，开启数字生物学新时代。
。
生物制造被许多媒体称为“第四次工业革命”。
随着人工智能大模型激发新一轮技术革命，生物制造数字化、智能化进程大大加速。
高通量基因合成、基因测序、基因编辑等突破性生物技术带来了生物领域的数据爆炸，也为人工智能创造了巨大机遇。
今年12月召开的中央经济工作会议特别提到，要大力发展数字经济，加快发展人工智能，打造生物制造等一批战略性新兴产业和未来产业新赛道。
技术突破和利好政策频频出现，数字生物赛道正处于爆发前夜。
闯入赛道的Biogeometry致力于通过生成人工智能（AIGC）理解生命语言，重建蛋白质药物发现和设计流程，创造可编程蛋白质。
为此，BIO Geometry与阿里云正式签署合作协议。
双方将共同投入资源，推动高分子药物领域相关大规模模型算法的研发，并通过阿里云强大的算力和技术支持，加速模型训练、推理和上线。
部署效率。
同时，双方将共同打造AI高分子药物从头设计和优化的产业生态系统，共同赋能生物制造数字化、智能化升级。
同时，在阿里云深厚的行业积累和服务群体的支持下，BIO Geometry能够更高效地捕捉市场机会。
未来，双方还将携手通过行业会议等方式，为生物医药企业、园区、科研机构提供平台服务，加速业务落地。
BIO Geometry之所以专注于“蛋白质设计”，力争夺得数字生物行业的桂冠，与BIO Geometry技术的前沿性和独创性密切相关。
“生物学中蛋白质分子结构的研究本质上是对原子之间关系的研究，原子之间的关系实际上是三维的图结构。
”因此，Biogeometry自主研发的几何深度学习在这方面具有独特的优势。
唐建介绍，与大多数AI团队进行的计算机视觉和自然语言处理研究不同，数字生物行业应用AI技术进行蛋白质设计的两个关键应用领域是生物制药和合成生物学。
AI趋势下，AI制药和分子结构建模更多针对化学药物等小分子药物。
以生物制药、抗体药物为代表的大分子领域，正是新蓝海在AI大模型技术突破后兴起的。
唐建表示，由于传统生物药物依赖动物和人类的免疫过程产生抗体，因此需要经历漫长的实验周期。
AI技术可以通过基因生成实验直接设计抗体分子，就像快速为一把锁匹配一把合适的钥匙，让实验目标更加精准，大大减少实验次数，提高成品药的成功率。
因此，Biogeometry正在打造“抗体设计”解决方案，解决传统高分子药物成本高、周期长、成功率低、制药困难等问题，帮助制药公司、实验室等客户提供创新，节省成本。
患者的生活。
型药物。
此外，Biogeometry还在开发“合成生物学领域重要分子酶的设计”解决方案，希望将AI技术应用到更多行业。
“在传统模式下，酶的优化依赖于自然进化或生物进化，”唐建说。
这就像在大空间中随机搜索目标，但人工智能深度学习不再是随机搜索，而是可以有目的地改进。
酶的功能特性。
因此，当BIO Geometry携手阿里云，通过AI技术为生物制造提供数字化、智能化解决方案，为生物医药、生物实验室、合成生物学领域的企业赋能，将极大推动合成生物学领域的发展并为农业、食品工业、新能源与材料研发等行业带来创新解决方案。
除了继续为“蛋白质设计”提供创新解决方案外，BIO Geometry与阿里云的合作项目也被寄予厚望，能够推动生物制造行业的智能化发展。
数字生物领域的生成式AI模型，融合了阿里云的算力和一系列产品能力，正在成为相关产业的有力推动者。
此次签署合作协议后，BIO Geometry与阿里云将加速打造“数字生物领域的OpenAI”。
目前，GeoBiologics开发了生成式AI SaaS平台GeoBiologics，这是一个一站式AI抗体设计和优化平台，集成了GeoBiologics一系列前沿的AI算法，具有直观、可视化、易于使用的图形界面。
为了加快抗体设计速度，提高效率，已部署在阿里云上。
唐建表示，GeoBiologics是制药公司和研究机构专门为药物研发而打造的，他们对药物研发数据的安全性有着极高的要求。
为此，阿里云提供了“云盒+无影”两大产品相结合的解决方案，调用安全可靠、弹性可扩展的云计算服务、高可靠云存储服务、安全合规服务等产品能力。
其中，阿里云Cloud Box可以满足企业数据本地保留和处理、低延迟等业务场景需求。
还可以让客户在本地、灵活、灵活地使用公有云产品和服务。
无影为科学家提供了安全、易用、高效的远程桌面服务，帮助科学家随时随地合规、安全地开展工作。
阿里云的产品组合充分考虑了本地部署以及灵活性和易用性的需求。
不仅有效保证了药物设计中的数据安全，还有效提高了GeoBiologics平台的易用性和稳定性，同时降低了运维成本。
提高药物研发效率。
“未来60%的商品将通过生物制造生产，就像??互联网正在重构整个制造业一样。
”阿里云解决方案总监石泽静表示。
随着BIO几何生成AI平台的模型参数越来越大，阿里云也将加速工程和计算层面的模型训练和推理，进一步为Biogeometry降低成本、提高效率。
唐建非常喜欢李开复的一句话：“人们总是高估技术带来的短期变化，而低估长期变化。
”在他看来，公众对数字生物产业的认识也面临着类似的情况。
因此，BIO Geometry团队将以创业精神去争取长期主义，并以科学家的态度一步步前进。
唐建说：“我们未来的一个非常重要的重点是走向国际。
”阿里云也将利用自身的技术和合规服务与支撑能力，助力BIO Geometry的全球布局“扬帆海外”。
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