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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。

　　　　团队采用了深度学习算法，基于数十万个人类基因组中的DNA序列训练了一个模型。通过这个模型，他们可在实验室环境中测量3种细胞（血液、肝脏和大脑）中CRE的活性。该AI模型可预测任意序列的活性，从而揭示了DNA中新的模式以及CRE序列的语法是如何影响RNA生成量的。