
2025预测:人工智能命中19个,失误4个。他们是怎么做到的?
一个人工智能新闻团队回顾性地分析了他们2025年的预测,在各种预测中实现了80%的准确率。这项工作突显了人工智能驱动的预测分析在理解复杂未来趋势和社会变革方面的挑战和潜力。该回顾强调了在不断变化的世界中,概率预测和持续模型改进的重要性。



根据《自然》杂志发表的一项研究,研究人员开发出模仿酶的无规异聚物 (RHPs),有可能彻底改变工业催化和药物开发。该团队从大约 1300 种金属蛋白的活性位点汲取灵感,使用一锅合成法设计了这些 RHPs,有效地创造了具有类似蛋白质微环境的人工酶。
这项研究解决了材料科学中一个长期存在的挑战:使用合成材料复制蛋白质的复杂功能。虽然科学家们在模仿蛋白质的结构层次方面取得了进展,但实现功能相似性已被证明是困难的。研究人员提出,通过仔细控制聚合物中侧链的空间和时间排列,即使骨架与蛋白质不同,他们也可以复制蛋白质的行为。
研究人员在论文中指出:“我们引入关键单体作为蛋白质功能残基的等价物,并统计性地调节含关键单体片段的化学特性,例如片段疏水性。” 这种方法使 RHPs 能够形成伪活性位点,为关键单体提供类似于天然酶中发现的微环境。
这项研究的意义深远。酶是各种工业过程中至关重要的催化剂,从药物生产到污染物分解。然而,天然酶的生产成本可能很高,并且通常需要特定的条件才能发挥最佳功能。RHPs 提供了一种潜在的替代方案,可能更具成本效益和更强大。
此外,这些 RHPs 的设计利用了聚合物的旋转自由度,减轻了单体序列特异性的缺陷,并在整体水平上实现了行为的均匀性。这一点意义重大,因为它表明即使没有对单体序列进行精确控制,也可以实现复杂的功能,从而简化了合成过程。
这些酶模拟物的开发也突显了人工智能在材料科学中日益增长的作用。研究人员使用来自大量金属蛋白的数据来指导其 RHPs 的设计,展示了人工智能如何加速发现具有所需性能的新材料。这种方法可以应用于其他功能材料的设计,例如传感器和药物递送系统。
展望未来,研究人员计划进一步优化 RHPs 的设计,并探索其在各个领域的潜在应用。这包括研究它们在工业催化、药物开发和环境修复中的应用。这些酶模拟物的开发代表了仿生材料领域向前迈出的重要一步,并可能对社会产生变革性的影响。
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