AI 與世界的難題 ─ 生物工程與合成生物學
由 AI 推進的科學與學術，依學門分類
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Google Research · AI 實驗室 · 2026-10-16生物工程與合成生物學
讓 AI 代理立足於生物現實：自主濕實驗室的基礎建構要素
原標題: Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs
前沿 AI 模型無法穩定地推理 3D 幾何與實驗室的實體狀態，因此難以將液體處理機器人自動化。Google Research 讓 AI 代理以實體實驗室機器人為基礎，使其能執行快速的閉環分子設計循環。這些代理發現了對癌症標靶具有個位數奈莫耳親和力的蛋白質結合體。
Anthropic · AI 實驗室 · 2026-09-21生物工程與合成生物學
Claude 如何提升生物分子建模能力
原標題: How Claude is uplifting biomolecular modeling
科學家用來預測和設計生物分子的開源模型，過去速度緩慢且耗費大量記憶體。Claude 在 Claude Science 中作業，僅用不到四週就最佳化了其中 30 多個模型，平均加速約 4 倍。它還打造了低記憶體模式，使單一 NVIDIA GPU 節點即可準確預測超過 10,000 個 token 的系統，最佳化後的程式碼也將開放原始碼。