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在此背景下,人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求,数据处理不仅是它的强项,也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律,减轻数据爆炸带来的挑战。例如,人工实验员一天难以完成的重复实验,通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次,大幅提高实验数据的准确性和一致性,而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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AI在从文献知识中发现新靶点方面也颇有优势。陈凯先表示,过往基础和临床研究积累了大量数据,这些发现“互不关联”地分散存储在研究文献中,它们之间的潜在关联难以被人类发现。人工智能具有强大、高效的学习分析能力,能够将散布在大量文献中的关联关系挖掘出来,推动新机制、新靶点的识别。
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