咱们也深信，金卡基尼通过产学研协作，能够发掘更多潜在时机，一起发明满意商场需求的产品。
得益于本年诺贝尔化学奖得主谷歌旗下深层思想公司的德米斯哈萨比斯和约翰江珀在前人研讨根底上规划的人工智能模型阿尔法折叠，戴珊人们现在已能够猜测出自然界简直一切蛋白质的三维结构。运用这一技能，海滩科学家得以根据此前研讨构建新式模型，得以处理海量数据，更新传统的办法，得以加快研讨，推进多范畴根底科学完成新的发展。
他们运用物理学东西，穿豹规划了人工神经网络，为当今强壮的机器学习技能奠定了根底。改动科研范式推进打破学术鸿沟人工智能技能抓获诺贝尔评奖委员会的芳心更反映出人工智能与多学科交融，纹比推进科学研讨打破鸿沟这一重要的探究趋势。从问题动身，身段经过人工智能技能寻求处理方案，身段这不只将在生物、化学和物理等范畴中发挥革命性效果，更将推进很多不同学科的交融，推进科学研讨打破鸿沟，并对人类未来发生深远影响。
饱满2024年诺贝尔物理学奖获得者约翰霍普菲尔德和杰弗里欣顿是两名机器学习范畴的元老级人物。正如伯尼所说，曲线大数据与人工智能和技能发展的潜力是无限的而这，仅仅一个开端。
诺贝尔物理学委员会主席埃伦穆恩斯说，美丽人类有职责以安全且品德的方法运用这项新技能。
诺贝尔化学委员会评委邹晓冬表明，金卡基尼技能与根底科学的穿插交融未来将成为常态，金卡基尼而人工智能技能作为这一交融过程中的中心驱动力之一，将推进科学研讨不断打破传统结构，完成愈加深远、愈加广泛的立异。图4D为从元素散布图组成的RGB图画，戴珊其他依次为扫描区域原图以及PB-L、戴珊Hg-L、Pb-M、S-K等元素的散布图图5B则能让咱们更精细地看到拉斐尔怎样用铅勾勒出修建的细节，此外，铁元素和锌元素含量的明显线性关系（图5E）则能告知咱们，他运用的赭石中包括很多锌元素。
上一年11月，海滩《福布斯》杂志就报导过一位英国学者的研讨，并且同样是针对拉斐尔的画作。图3从B至F依次是PB-L、穿豹Hg-L、穿豹Au-L、Cu-K、Fe-K等元素的映射图，左边显现模型猜测成果，右侧显现参阅成果除了揣度颜料成分，这项技能还能帮咱们剖析拉斐尔的绘画技巧，帮咱们看到这位大师在面部造型中采取了怎样的奇妙技法。
1500年，纹比「文艺复兴三杰」之一的拉斐尔为教堂创作了一幅雄伟的祭坛画，纹比但现在仅存有四幅残片，这两幅便是其间之二，现藏于意大利那不勒斯的卡波迪蒙特博物馆。但是，身段不管进行哪种用处，每次成像都会发生很多数据集，并且剖析数据也需求特定的专业知识。