利用計算機輔助科研，其中人工智慧首當其衝。
比如在蛋白質結構生學中，已經有科學家利用人工智慧對蛋白質的複雜結構進行預測。
谷歌旗下有一家名“深層思維”的公司，它就是利用人工智慧在生學上進行科研，它已經在這方面取得卓越就。這家公司建立的人工智慧模型“阿爾法摺疊2”。這個模型功解決了科學家們苦苦思索了數十年的難題——從氨基酸序列預測蛋白質的結構。
“阿爾法摺疊2”自建立以來，已經被用於大量的科學應用中，已有來自大約190個國家的200多萬人使用了“阿爾法摺疊2”模型。比如藥學家們用它應用於抗生素耐藥、尋找瘧疾等疾病的新療法、新靶向藥開發、蛋白質研究等等，這些研究將有助於人們更好地瞭解疾病，更快地研發新藥。
在蛋白質研究領域，“阿爾法摺疊2”極大地短人工確定蛋白質結構的時間，展示了人工智慧對於科研的強大輔助作用。
以前一個頂尖科學研究團隊一年只能解析十幾個蛋白質的結構，阿爾法摺疊2一次可以解析上億個蛋白，這種效率表現在時間上的優勢簡直不是一個維度。
人工智慧不僅在蛋白質結構的預測有巨大的優勢，而且在蛋白質結構的設計上也擁有巨大的優勢。
自然界中的蛋白質種類是有限的，為了達到一些特殊目的，研究人員希創建出新的蛋白質種類，比如應用一些新的蛋白質去實現治病的目的。同樣，人工智慧機模型在這方面也是有著巨大的優勢。它能夠在極短的時間設計出全新的天然不存在的蛋白質結構。如果讓人力來完這項工作，需要耗費大量的人力和時間。目前國一個大學科研團隊在這方面已經走在前列。
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