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集合预报对量化天气预测不确定性至关重要，但传统模型计算量大。FuXi-ENS是一种机器学习模型，能高效生成全球集合天气预报，分辨率0.25°，预报时效达15天，在关键指标上优于欧洲中期天气预报中心集合预报。

标签: FuXi-ENS 机器学习 概率预报 集合天气预报

人类和动物通过进化试错形成了强大的强化学习机制，而人工智能通常依赖人工设计的学习规则。本研究表明，机器可通过元学习从智能体在复杂环境中的累积经验中，发现超越人工设计的最先进强化学习规则，其在测试中表现优异，提示未来高级人工智能的强化学习算法或可自动发现，无需人工设计。

标签: 人工智能 元学习 强化学习 机器学习 自主发现

研究开发了多步骤筛选平台优化脂质纳米颗粒(LNPs)，实现脾脏T细胞靶向基因编辑蛋白递送，成功敲除CCR5和PD-1，为HIV抵抗和癌症免疫治疗提供新工具，机器学习揭示关键设计原理。

标签: 基因编辑 机器学习 癌症免疫治疗 脂质纳米颗粒

机器学习的快速发展得益于使用越来越大的数据集和海量计算资源训练的算法，对人类专业知识的依赖越来越少。不过，算法设计此前主要由人类程序员完成，而Oh等人在《自然》发表的研究报告了一种能创建人工智能领域中顶级强化学习算法的算法。

标签: 强化学习 机器学习 算法设计

东京大学周文瀚团队借助盖亚卫星数据、模型及AI工具，揭示了小行星旋转的隐藏物理机制，解开其旋转周期-直径图中“间隙”之谜：碰撞与内摩擦平衡形成分界线，将小行星分为慢速翻滚和快速稳定旋转两类，助力了解内部结构及危险小行星偏转。

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本研究发现，微液滴界面的强电场可显著延长由工业亚硫酸盐污染物产生的水合电子寿命，降低二氧化碳还原反应能垒，提高反应效率和产物选择性。机器学习表明微液滴尺寸是调控反应的关键因素，在实验室放大的系统中实现了近99%的甲醇选择性。

标签: 二氧化碳还原 微液滴 机器学习 水合电子 选择性

一项新研究通过整合化学分子与蛋白质序列信息，利用机器学习预测生物催化反应，帮助发现未知酶促反应路径，推动绿色化学和药物研发。

标签: 机器学习 生物催化 绿色化学 蛋白质序列 酶反应预测

合成生物学中基因线路常因进化不稳定而失效。本研究提出STABLES策略，通过机器学习预测最优基因组合，融合目标基因与必需基因，并引入“渗漏”终止密码子，显著提升酵母中荧光蛋白和人胰岛素原的表达稳定性与产量。

标签: STABLES 合成生物学 基因融合 机器学习 进化稳定性

摩擦纳米发电机（TENG）结合机器学习（ML）正推动智能体育发展。TENG可自供电感知运动数据，ML则高效分析复杂信号，实现训练评估、健康监测和虚拟现实运动应用。

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人工智能正从科幻走向现实，广泛应用于医疗领域。最新研究利用生成式AI模型分析疾病发展过程，有望提升疾病预测与诊疗水平，推动医学进步。

标签: 人工智能 医学研究 医疗健康 机器学习 疾病预测