沈宁：如果用传统的大规模筛选，以前小分子药研发大概要15～20年的研发周期，而且有非常大的失败概率。有了AI算法的加持，现在药物研发的周期可以缩短到3～5年。

　　早在2021年，良渚实验室就组建了一支由临床医学、生物学、数学、计算机、统计学等多学科交叉的团队，他们陆续开发了七八种深度学习的算法，致力遗传病、罕见病的精准诊疗。

　　沈宁：主要聚焦在药物的靶点挖掘，突变的致病性预测，以及小核酸药的药物设计和药物研发方面。我们针对不同的疾病，甚至不同的患者，对他的疾病数据进行分析。希望借助AI的工具，可以帮助为每个病人提供更加个性化的治疗方案。

　　AI助力新材料研发

　　实验室里“超级助手”

　　在AI技术的助力下，我国科学家们不仅在疾病预测、药物研发等领域取得了创新突破，而且在被国外“卡脖子”的新材料研发上也有了重要进展。一起走进中国科学院深圳先进院的材料人工智能研究，看看科学家们是如何利用AI在新材料研发上取得突破。

　　中国科学院深圳先进院材料所博士后史桐雨现场演示了使用AI技术辅助设计实验方案的过程。实验的指令是通过水热反应合成粒径在1100纳米、硅层厚度在300纳米的羧基磁性微球。

　　科学家给出指令后，AI在十几秒钟后就生成了一个详细的实验方案，而且还对一些关键的实验参数给出了优化建议。