记者深圳报道创新药研发从来都是难事，科学家正尝试利用(AI)技术协助加快研发进程。

其逻辑是，AI可计算挖掘药物间的相互作用，药物和靶点的关系等，减少实验次数，节省大量时间和成本。

在第24届高交会的生命科学与医疗生态论坛上，中国科学院深圳理工大学(筹)计算机科学与控制工程学院院长、乌克兰国家工程院外籍院士、美国医学与生物工程院院士潘毅发表了《人工智能赋能生物医药》主题演讲。

潘毅表示，以慢慢建成全面的数据库，其中包括药物数据库、疾病数据库、蛋白质基因数据库、集成数据库等，将其关联起来，进而利用AI技术挖掘其关系，找到新的治疗方案。随着数据库的增大，关联性将更加容易找到。“总之，人工智能可使生物学家少走弯路。”AI助力“老药新用”

人工智能可应用到药物发现、临床研究、临床试验，以及药物上市等药物研发全过程。

具体应用包括，靶点发现、化合物合成、化合物筛选、药理作用评估、优化临床试验设计、药物重定位、药物组合、检验审批等。

例如，在靶标选择和验证阶段，需要确定疾病相关的靶标，传统方法耗费较长时间和较高成本，而使用AI技术并结合相关试验数据，可以快速筛选出潜在靶标。

在药物制造方面，靶标找到以后，需要找到与其耦合度高的大小分子，然后用结构去反推序列，利用序列进行制药。

但找到靶标后，筛选出能和其紧密耦合的小分子很难，而AI可发挥作用。例如现有8888个小分子药，可以利用人工智能技术筛选到421个，再筛选变成69个，再用分子动力学筛选成8个，通过生物试验5个小分子，最后选出2个可能成药的小分子，而不用将8888都去试一遍，大大节约时间和成本。

未来，人工智能、等前沿领域的发展将是重中之重，科技人才将成为科技创新的中流砥柱。报告中强调“加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”的人才理念。以此可见，科技将成为未来国家发展的重中之重，而对于科技人才的培养应该从青少年做起，助力青少年打开人工智能新格局。

核桃(科技)为促进优质数字教育资源的共享，打造先进的科技教育创新型平台，早在去年的“和大师对话”活动中，就邀请到来自不同省市的八名小学生与诺贝尔奖获得者爱德华·莫泽(Edvard Moser)进行了一对一的对话连线，围绕未来人工智能发展、脑科学研究和中国传统文化传递等多方面进行对话交流。爱德华莫泽在对与孩子们对话中多次提到未来科技发展与编程的关系，激发了孩子们对编程更深层次的探索。通过对话大师的机会，孩子们与最顶级的科学家面对面的交流，拓宽国际化视野、汲取丰富的科技营养，激发他们对于科技更深层次的探索兴趣。

集成人工智能驱动的需求预测功能的劳动力管理平台可以帮助解决这些问题。利用机器学习算法，来分析关键数据点和需求驱动因素，如每日天气、当地事件等，寻找模式和市场趋势。然后，预测分析模型利用这些信息提供对客户行为的洞察，以帮助确定需求来源，以及最佳的员工时间表。通过利用人工智能的力量进行需求预测，雇主可以创建高度精确的时间表，使其能够优化自己的劳动效率。此外，还可以更容易地将自己的业务需求与员工的技能和偏好相匹配，从而创造更好的员工体验。

在当今竞争激烈的劳动力市场，雇主也需要提供灵活的日程安排，尤其是85%的小时工认为对自己的工作时间有更多的控制权是很重要的。然而，那些仍然使用传统的手工方法来创建工作时间表(如电子表格，甚至“笔和纸”)的管理者有制定低效时间表的风险，也浪费了本可以用于更高价值活动的时间，如与客户合作，向员工提供建设性和积极的反馈。

驱动的劳动力管理解决方案可以使整个调度过程自动化，使管理者能够轻松高效地生成符合当地劳动法的时间表，如用餐和休息时间，同时满足员工的偏好。这些智能调度解决方案还允许员工轻松地请求休假、交换班次，甚至加班——这些通常只需在移动应用程序上操作，为所有员工创造更好的整体体验。因为员工能够定义自己想要工作的时间、工作量以及工作地点。移动平台对于千禧一代和Z世代的员工尤其重要，因为他们希望生活的各个方面都能在线、高效和个性化，以满足自身的需求。