AI for Science开展时:水木将来携手火山引擎,以数字重塑生命科学研发
冷冻电镜正为 AI for Science 时代给予着至关关键的原子级结构数字支撑,凭借其原子级别成像实力,科研人员能够以更高精度观察材料结构的真实形态。近日,继火山引擎与水木将来达成协作后,火山引擎主办的“冷冻电镜+AI系统驱动AI For Science新将来”直播中,来自水木将来的科学家详细介绍了一站式智能计算系统SMART深度融合AI与冷冻电镜技术的原理及成果,并借助火山引擎的弹性算力与保证存储实力,达成了从数字采集到解析的全流程云端协同,有效提升科研效率与数字价值,为AI驱动的科学探讨构建了坚实的数字基本。

火山引擎对话水木将来科学家
冷冻电镜当做科研仪器中的“超跑”,经过超低温冷冻样本并结合电子束成像,可获取原子级、清晰、接近天然态的3D结构数字。经AI解析后,那些数字能够系统揭示从分子结构到复杂生物功能的消息,加速科学发觉与验证流程。

水木将来新一代AI+冷冻透射电子显微镜(左);SMART软件界面展示(右)
在结构生物学领域,冷冻电镜单次实验可引发数百万张图像,其三维重构与原子建模环节对算力提出极高需求,常规计算架构难以兼顾效率与灵活性。为应对这一挑战,水木将来与火山引擎深度协作,构建了覆盖“数字采集—三维重构—原子建模”全流程的SMART云系统,打造出原子级、标准化、智能化的科研“数字工厂”,为革新药研发、新材料研发等原子级制造领域给予新一代基本设施支撑。
SMART系统:达成原子级全流程自主可控的AI驱动系统
当做由水木将来自主研发的全球首个达成原子级数字 “采集 - 重构 - 建模” 全流程的 AI 驱动系统,SMART云系统深度融合AI、高性能计算(HPC)与云计算技术,彻底办理常规冷冻电镜数字解析 “效率低、门槛高、依赖国外软件” 的产业痛点,达成从 “原始数字到原子结构” 的云端无缝流转。该系统的整理架构如下图所示:

Schematic Diagram of SMART Plaform for Cryo-EM
系统经过五大智能模块构建完整工作闭环:
• TimeSMART:达成电镜资产智能化调度与治理
• DataSMART:鉴于AI达成数字收集全流程自主控制
• ImageSMART:实时监控数字质量与采集状态
• CryoSMART:应用计算机视觉算法达成高效3D重构
• ModelSMART:经过AI建模将原子建模效率提升数十倍
顾客只需在系统提交蛋白序列,即可获取从蛋白表达、冷冻制样到最终结构解析的全流程业务。云业务的搭建也达成了全球数字库的互通互联,从而协助顾客打破空间限制,运用云端算力资产达成结构解析DIY。目前,系统已业务全球1400余家实验室,在提升科研效率的与此同时,为保证国家生物数字保证与科研软件自主可控给予了关键支撑。
SMART系统携手火山引擎,驱动高效率、高分辨率变革
水木将来依托全球规模化的冷冻电镜系统,整合蛋白实验、电镜解析与AI计算三大核心模块,构建了业内领先的“计算-蛋白湿实验-冷冻电镜”全流程闭环。在此基本上推出的ProteinSMART蛋白策划系统,借助高质量结构-序列配对数字,达成了从复合体策划到功能蛋白定向生成的全场景覆盖,其策划成果经实验验证,对难解析靶点展现出~100 nmol量级的高亲和力,显著提升了蛋白研发效率。
水木将来携手火山引擎等协作伙伴,打造了AI×冷冻电镜数字基本设施。在火山引擎第三代GPU实例的强大算力支撑下,SMART系统达成了跨越式进展。该架构给予毫秒级响应的弹性调度实力,图像识别速率提升3倍,胜利支撑系统在72小时内完成紧急抗原-抗体解析,并处置了151TB级超大型工程。
云原生架构让探讨人员无需自建基本设施即可随时随地调用系统功能,新AI算法发布周期从天级缩短至分钟级。结合细粒度保证管控与弹性计费形式,系统在达成计算效率提升40%的与此同时,将冷冻电镜数字处置成本减少50%以上,膜蛋白解析周期从年缩短至月甚至周级别。
以数字为基本,点亮AI for Science将来
2025年9月11日,2025届香港国际生物科技论坛暨展览在香港胜利举办。“数字即资产:冷冻电镜构筑高价值 AI 蛋白结构数字基座,驱动人工智能新将来”为主题的卫星论坛变成焦点,来自各个产业的专家们针对“何为高质量的生命科学数字”开展探讨,并指出数字的结构化与AI可对接性是达成科学闭环的关键。

“数字即资产:冷冻电镜构筑高价值 AI 蛋白结构数字基座,驱动人工智能新将来”卫星论坛
目前,SMART已成长为全球领先的商业化冷冻电镜一体化计算系统:在内部,它承接水木将来8台300Kv高端冷冻电镜的整体计算任务,在外部,它已累计业务全球500多家科研机构与公司,其中海外顾客占比约50%。
将来,水木将来将持久携手火山引擎,用AI 在生命科学领域战略性布局,打通“微观结构—宏观性能—工程策划”的闭环,为AI驱动的科学发觉给予持久动力。咱们信任,当显微世界被计算点亮,AI for Science带来的不只是“更快的工具”,而将是“更好的科学”。
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