ai插件平台有哪些

ai插件平台有哪些

AI插件平台有很多，其中比较知名的包括：TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe等。

首先，TensorFlow最初由Google机器智能化研究组织的研究人员和工程师开发，是用于机器学习和深度学习的开源平台。由于其强大的灵活性和可扩展性，它已经成为工业级深度学习领域的领导者之一。TensorFlow为用户提供了丰富的API和工具，以构建和训练神经网络模型，并将其应用于各种实际问题中，如图像识别、自然语言处理等。

其次，Keras是一个高层神经网络API，由Python编写，能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano作为后端运行。Keras的开发重点是支持快速实验，能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

另外，PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架。与TensorFlow相比，PyTorch更加灵活和易于使用，适合快速原型设计和实验。PyTorch支持动态计算图，具有高效的GPU加速功能，并且提供了丰富的API和工具，以构建和训练神经网络模型。

最后，Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) 是由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)开发的深度学习框架。与TensorFlow和PyTorch相比，Caffe更加轻量级和易于使用，特别适合图像分类和识别任务。由于其高效的性能和可扩展性，Caffe已经被广泛应用于学术界和工业界。

AI大分子制药公司百奥几何已完成千万美元天使轮融资

AI大分子制药公司百奥几何已完成千万美元天使轮融资，投资方为高榕资本；团队发布了首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。

百奥几何成立于2021年，专注于开发几何深度学习、深度生成模型等新一代人工智能技术，用于大分子药物研发。公司正建设人工智能大分子药物设计平台和高通量大分子药物湿实验验证平台，实现干湿实验闭环，加速候选药物设计和提高临床成功率。

百奥几何的创始人唐建博士毕业于北京大学信息科学学院，曾在微软亚洲研究院担任研究员，后在美国卡耐基梅隆和密歇根大学进行博士后研究，现为加拿大蒙特利尔大学算法研究所副教授、终身教授。Yoshua Bengio教授，图灵奖得主，深度学习三巨头之一，担任百奥几何的科学顾问。

唐建在图表示学习领域做了开创性工作，是将深度学习应用于图结构数据的少数学者之一。早在2018年，他就意识到生物医药领域将是图表示学习的杀手级应用。他带领团队将这些技术应用于药物研发，实现了分子性质预测和结构性质预测，并开发了专门针对药物研发的开源机器学习系统TorchDrug。

去年，团队开始重点开发针对大分子的药物研发系统。唐建认为，大分子领域数据量大，有新的生物技术带动AI发展，AI大分子药领域已有实际应用，商业化能力得到初步验证。团队开发了TorchProtein，首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台，开源了深度学习在大分子建模的通用框架、基于蛋白质三维几何结构的预训练大模型和评价深度学习效果的标准数据集。

基于AI开发大分子药成为重要趋势。2021年AlphaFold2的突破使得任务准确性大幅提升，华深智药、分子之心、信华生物等企业获得大额融资。百奥几何在AI大分子赛道独树一帜，采用分析结构的技术路径，运用几何深度学习或图表学习进行蛋白质或抗体建模，技术难度较高。

高榕资本创始合伙人岳斌表示，计算领域的突破正在重构药物发现过程，AI可以显著推动大分子药物研发。唐建博士在抗体优化、抗体结构预测等领域取得了国际领先的技术，期待百奥几何通过下一代人工智能技术加速药物研发，解决重大疾病挑战。