当 Graph AI 遇到生成式 AI：科学发现的新时代

近年来，人工智能 (AI) 已成为科学发现的关键工具，为研究开辟了新途径并加快了创新步伐。在各种 AI 技术中，图形 AI 和生成 AI 尤其有用，因为它们有可能改变科学家处理复杂问题的方式。单独来看，这些技术中的每一种都已经在药物发现、材料科学和基因组学等不同领域做出了重大贡献。但是，当它们结合在一起时，它们会创造出一种更强大的工具，用于解决一些科学上最具挑战性的问题。本文探讨了这些技术的工作原理以及如何结合起来推动科学发现。

什么是图形 AI 和生成 AI？

让我们从分解这两种技术开始。

图形 AI：连接的力量

图形 AI 处理以网络或图形表示的数据。将节点视为实体（如分子或蛋白质），将边视为它们之间的关系，例如相互作用或相似性。图形神经网络 (GNN) 是 AI 模型的一个子集，擅长理解这些复杂的关系。这使得发现模式并获得深刻见解成为可能。

图形 AI 图形神经网络 (GNN)

图形 AI 已用于：

药物发现：模拟分子相互作用以预测治疗潜力。蛋白质折叠：解码蛋白质的复杂形状，这是一项长期挑战。基因组学：绘制基因和蛋白质与疾病的关系以揭示遗传学见解。

药物发现：模拟分子相互作用以预测治疗潜力。

药物发现：

蛋白质折叠：解码蛋白质的复杂形状，这是一项长期挑战。

蛋白质折叠：

基因组学：绘制基因和蛋白质与疾病的关系以揭示遗传学见解。

基因组学：

生成式人工智能：创造性解决问题

大型语言模型 (LLM) 扩散模型

主要应用包括：

设计新分子 模拟生物系统

为什么要将这两者结合起来？