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其中包括谷歌旗下AI公司DeepMind的CEO和高级科学家，二人带队研发的AlphaFold系列对于蛋白质结构预测具有里程碑式贡献，被认为是AIforScience（科学智能）最具代表性的成果。实际上，在获得诺奖“背书”之前，AIforScience就已经在生命科学、药物研发、材料研发、半导体、环境科学等领域悄然绽放。

AIforScience是将人工智能技术应用于传统科学领域的一个新兴交叉学科，目前最大的应用领域是药物研发，辉瑞、强生、默沙东、阿斯利康等全球头部药企都在积极布局中。AIforScience的核心在于利用机器学习和深度学习算法对海量、高维的科研数据进行分析。

通过这些算法，软件能够从数据中挖掘出潜在的规律和趋势，帮助科学家构建模型和验证科学假说。AI还利用虚拟筛选和端到端的化合物生成，快速筛选并优化化合物，显著提高了药物研发的效率和精准性。

材料研发：AIforScience的下一个应用主阵地

材料研发或将成为AIforScience下一个应用主阵地。例如DP-GEN深度势能生成工具可以预测材料在不同温度和压力下的相变，优化现有材料性能。其合作开发的A-Lab系统在测试中成功合成了58种预测材料中的41种，成功率达到71%。