新发现：这种人工智能可以将X射线图像变成蛋白质和病毒活动的“电影”！ 想象一下，能够实时观察病毒或蛋白质的移动、扭曲和相互作用，就像它是电影中的角色一样。多年来，研究人员一直试图捕捉分子的动态行为，但这一过程缓慢。 现在，一个科学家团队开发了一种突破性的机器学习方法，这种被称为X-RAI（X射线单粒子成像与摊销推理）的新方法可能会彻底改变研究人员研究生命和物质基本过程的方式。通过使用X射线激光捕获数百万张图像，X-RAI使科学家能够以无与伦比的速度和准确性重建蛋白质和病毒的三维结构。SLAC的Linac相干光源（LCLS）是世界上最强大的X射线自由电子激光器，能够捕获工作中的原子和分子的快照。这些短暂的X射线脉冲，只有几百万分之一秒长，让科学家们得以一窥蛋白质和病毒等分子巨星的结构和运动。但有一个问题：捕捉这些快照只是过程的一部分。为了真正理解这种分子，研究人员必须将数十万甚至数百万张图像拼凑成一个连贯的3D结构。 这就是问题开始的地方。用于此过程的传统算法无法跟上X射线激光生成的大量数据。随着收集的图像越来越多，算法变得越来越慢，导致处理延迟。这一瓶颈可能是一个重大问题，特别是因为研究人员在LCLS等设施进行实验的时间可能有限。 X-RAI解决方案以开发的一种新的机器学习算法的形式出现，其中包括斯坦福大学Gordon Wetzstein实验室的研究人员。该团队的方法被称为X-RAI，它使用人工智能模型实时处理X射线数据，使重建过程更快。 X-RAI通过基于2D X射线图像预测粒子的三维取向来工作。然后，它更进一步：人工智能也可以反向工作，进行3D投影并从中生成2D图像。这种双向过程使模型能够不断改进其预测，提高其对2D X射线图像与3D结构之间关系的理解。它收到的数据越多，就越能预测正确的结构。AI医学 AI医学技术
