生物燃料生产依赖自然光合作用，效率低且成本高。华盛顿大学蛋白质设计研究所的Nate Ennist建议采用人工智能设计合成蛋白质，彻底改造光合作用。这些蛋白质能捕获更广光谱，最终产出碳氢化合物而非糖类。除生物燃料外，该研究所运用RFdiffusion和ProteinMPNN等计算工具，研制新型蛋白质，用途涵盖消化塑料的酶、人工鼻子乃至先进疫苗。人工智能推动此法复兴纳米技术，助力精确设计分子，突破能源、材料和医疗保健领域。
Biofuel production remains inefficient and costly due to reliance on natural photosynthesis. Nate Ennist at the University of Washington’s Institute for Protein Design (IPD) proposes using AI-designed synthetic proteins to overhaul photosynthesis. These proteins aim to capture broader light spectra and eventually produce hydrocarbons instead of sugars. Beyond biofuels, IPD leverages computational tools like RFdiffusion and ProteinMPNN to create novel proteins for applications ranging from plastic-digesting enzymes to artificial noses and advanced vaccines. This AI-driven approach revitalizes nanotechnology, enabling precise molecular design for energy, materials, and healthcare breakthroughs.
麻省理工学院与英伟达的研究人员开发出了HART（混合自回归变换器），这一混合AI模型结合了速度与精确度，能以比传统方法快9倍的速度生成高质量图像。通过将自回归框架与扩散细化相结合，这一突破性技术为自动驾驶车辆的复杂模拟及日常设备上的创意设计开辟了道路。该技术的效率为机器人技术、游戏等领域的实时应用打开了大门。
最新研究发现，AI增强的创造力能显著促进神经可塑性。功能磁共振成像数据显示，在人机协作构思时，认知负担降低近半。研究提出的“协作涌现”模型阐明，诸如Midjourney v7等AI工具如何拓宽创新边界，助力教育者通过多模态合成技术将量子场等抽象概念具象化。此外，对大量课堂实验的分析表明，采用AI设计的课程能有效提升学生33%的发散思维能力，这为生成式工具融入适应性教学和跨学科项目课程提供了实用策略。
复旦大学研究人员开发的一种突破性柔性生物电子系统，能够实时跟踪炎症并进行靶向药物递送。这项创新结合了亚毫米级分辨率温度传感器和热激活水凝胶，通过闭环自动化将愈合时间缩短30%，同时抑制感染。该技术在《美国国家科学院院刊》上得到验证，有望改变慢性病管理和急救护理，同时为AI增强的个性化医疗铺平道路。
麻省理工学院的研究人员开发了Llamole，一个结合语言模型与基于图的算法的人工智能系统，以革命性的方式设计分子。通过将自然语言查询转化为优化的分子结构和合成计划，它将成功率从5%提升至35%。这一突破可能大幅缩短药物研发时间，同时展示了多模态人工智能在解决科学问题上的潜力。
科学家开发了一种AI驱动的神经假体，能够将脑信号转换为可听语音，准确度达到Siri®级别，为言语障碍者带来希望。通过结合253通道皮质植入物与双流解码模型，该系统实现了神经模式到语音和文本的近实时转换。在专业短语库上的严格测试表明，它能够处理复杂词汇同时保持低延迟——自然对话的关键因素。尽管仍处于实验阶段，这一创新解决了神经假体领域数十年的挑战，为更具表现力的通讯设备铺平了道路。