在人工智能飞速发展的今天，机器学习已经彻底改变了机器人技术，通过增强感知、适应性和决策能力，使机器人能够在复杂环境中工作,超越了传统方法的局限性。然而，将机器人缩小到微米和纳米尺度使其在运动控制、群体行为、环境交互等方面面临着独特的 ...

依托上海交通大学 AI for Science 科学数据开源开放平台，在上海市人工智能重大专项的支持下，人工智能研究院 AI for Science 团队许岩岩副教授、金耀辉教授、杨小康教授等人联合上海交通大学变革性分子前沿科学中心朱峰副教授团队，在人工智能化学有机合成 ...

尽管机器学习力场 (MLFFs) 在固体和小分子中得到了广泛应用，但在将MLFFs应用于模拟液体电解质方面仍存在显著差距。 对此，来自中国和美国字节跳动研究所的Weihao Gao和Wen Yan等介绍了一个用于分子动力学模拟的预测框架-字节跳动人工智能分子模拟加速器 (BAMBOO ...

近日，北京大学人工智能研究院助理教授杨耀东课题组及合作团队在人工智能顶级学术期刊Nature Machine Intelligence上发表题为“Efficient and scalable reinforcement learning for large-scale network control”的论文。论文提出的基于模型的去中心化策略优化方法取得重大突破。

中科院自动化所主办人工智能领域新刊Machine Intelligence Research确认被ESCI (Emerging Sources Citation Index)收录！截止目前，MIR已被国内外五大重要数据库收录，包括ESCI、EI、Scopus、CSCD、中国科技核心期刊。更多收录喜讯正在路上，请持续关注MIR最新动态！ Web of Science ...

近日，重庆理工大学数学科学研究中心助理教授刘健博士与美国密歇根州立大学Guo-Wei Wei讲席教授和博士后陈冬合作的题为TopoFormer: Multiscale Topology-enabled Structure-to-Sequence Transformer for Protein-Ligand Interaction Predictions研究成果，在人工智能领域期刊《Nature ...

人工智能可以扭转技术驱动的不平等日益扩大的趋势，也可能会加剧这一趋势 假设有一个岛上住着数百万天才。对于可以通过计算机完成的所有事情，他们都是专家。他们从不停止工作。他们开开心心做这一切，只拿着微薄的工资。现在想象一下，当他们融入 ...