在当今科学研究的快速演进中，高通量筛选（HTS）已成为发现新化合物、材料和生物分子的关键技术。随着人工智能（AI）的加入，这一领域正经历着革命性的变化。本文将探讨AI如何与HTS结合，推动科学发现进入一个全新的时代。

引言

高通量筛选是一种实验方法，它允许科学家在大量候选对象中快速识别出具有特定属性的少数对象。这种方法在药物发现、材料科学和生物技术等领域发挥着至关重要的作用。然而，传统的HTS方法往往耗时且成本高昂。AI的引入，特别是通过自监督学习和强化学习，为这一领域带来了新的生机。

AI在高通量筛选中的应用

自监督学习与微调

AI预测器可以通过自监督学习在大量未筛选的对象上预训练，然后在具有标记读数的筛选对象数据集上进行微调。这种方法可以显著减少筛选所需的候选池规模，从而降低成本和时间消耗。自监督学习使模型能够从未标记的数据中学习特征表示，而微调则确保模型能够针对特定任务进行优化。

实验室评估与不确定度定量

通过实验室评估和不确定度的定量分析，可以进一步改进AI在HTS中的应用。这种方法可以帮助科学家更准确地评估筛选结果的可靠性，从而简化筛选过程，提高效率。

强化学习在AI导航器中的应用

强化学习代理可以与设计标准（如奥卡姆剃刀原则）结合使用，以预测在符号回归期间最有希望的候选假设。这种方法可以帮助科学家快速收敛到与数据一致并满足设计标准的数学表达式或科学假设。

AI微分器：优化离散对象的连续表示

AI微分器是一种自动编码器模型，它将离散对象映射到可微分的连续潜在空间中。这个空间允许对对象进行优化，例如从庞大的化学库中选择化合物，以最大限度地提高特定的生化终点。通过利用这种潜在空间，AI微分器可以有效地识别和优化具有所需属性的物体。

实例分析：牛顿万有引力定律的推论

作为示例，我们可以看看AI如何在推导牛顿万有引力定律的数学表达式中发挥作用。在符号表达式树中，低分搜索路由以灰色分支显示，而与最高预测奖励相关的操作则指导迭代过程，最终收敛到与数据一致的表达式。

理想化景观图：学习到的潜在空间

理想化的景观图描绘了学习到的潜在空间，其中较深的颜色表示具有较高预测分数的物体的丰富区域。这种可视化工具可以帮助科学家理解AI模型是如何识别和优化候选对象的。

AI与高通量筛选的结合，为科学研究提供了一种新的、高效的工具。通过自监督学习、强化学习和微分器模型，科学家们可以更快地发现具有所需属性的化合物、材料和生物分子。这种方法不仅加速了候选对象的鉴定过程，而且提高了研究的准确性和可靠性。