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林安然愣住了。
“我们刚刚训练出来的‘女娲’模型,不仅能修正在光刻机上的光路,它的底层逻辑是通用的——寻找混乱系统中的最优解。”
林向阳站起身,走到白板前,拿起笔,在那个复杂的lnp分子式上画了个圈。
“安然,你刚才说,你们是在大海捞针,是在做‘湿实验’,每次失败都要消耗昂贵的试剂,对吧?”
“对。”
“那如果我们把大海抽干呢?”
林向阳的眼中闪烁着光芒,“把所有的化学分子式、把脂质颗粒的包裹过程,全部数字化。
在向阳云的服务器里,进行亿万次的‘干实验’。”
“用ai去模拟分子的热运动,用算力去穷举那上亿种配方组合。”
“在虚拟世界里,我们不需要试剂,不需要等待化学反应的时间。
我们可以一秒钟失败一万次,直到找到那个唯一的、稳定的结构。”
“这就叫——生物计算。”
在座的老教授们面面相觑。
这超出了他们的认知范畴。
在2015年,alphafold(谷歌的蛋白质预测ai)还没有横空出世,用ai来做药物筛选,听起来像是天方夜谭。
但林安然听懂了。
她是年轻人,她对新技术的接受度远超老一辈。
而且,她亲眼见过那个硬盘里数据的威力。
“哥,你是说……我们可以跳过实体筛选,直接用‘女娲’来设计lnp配方?”
“对。”
林向阳看着妹妹,“盘古芯片的14n是用ai算出来的。
我相信,你的疫苗载体,也能算出来。”
“王博,向阳云的算力现在怎么样?”
“盘古s5的掩膜版已经定型了,算力正好空出来了。”
王博打了个响指,“50pflops(千万亿次)的算力,随时待命。
只要林博士提供基础的分子参数,今晚就能开跑。”
“干!”
林安然猛地拍了一下桌子,那股在实验室里憋屈了许久的劲头终于爆发了,“把所有的失败数据都拿出来!
那是给ai最好的教材!”
……2015年12月5日。
向阳生命科学研究院,数据中心。
这是一场跨界的狂欢。
一边是穿着白大褂的生物学家,一边是穿着格子衬衫的程序员。
屏幕上,不再是枯燥的生化反应曲线,而是变成了绚丽的三维分子模型。
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