加州理工学院校友乔卓然（Zhuoran Qiao，2023届博士）是一位机器学习科学家，也是总部位于旧金山的Chai Discovery的创始科学家，他因创新性地运用人工智能（AI）技术加速生物化学领域的科学发现，荣获首届陈天桥和雒芊芊研究所与《科学》（Science）杂志联合颁发的人工智能加速研究大奖。
乔卓然在加州理工学院获得化学博士学位，导师为安妮玛·阿南德库马尔（Anima Anandkumar），她是计算与数学科学领域的布伦教授，以及前加州理工学院教员、Iambic Therapeutics的联合创始人兼首席执行官托马斯·米勒（Thomas Miller）。乔卓然的博士论文研究集中在开发用于化学系统计算建模的机器学习方法，这些系统传统上难以建模。
如今，基于利用生成式人工智能技术预测蛋白质折叠方式的诺贝尔奖获奖研究，乔卓然运用先进的机器学习技术创建动态模型，展示折叠蛋白质随时间变化的过程——更重要的是，它们如何与小分子相互作用。结果是一个“计算显微镜”，可以以前所未有的速度和准确性预测蛋白质的行为，为药物发现提供强大的新工具。
“我们正在解锁一个巨大的机会，以前所未有的规模绘制这些分子相互作用，并利用这些信息快速开发新药和治疗方法。”乔卓然表示。
该奖项的申请者需提交一篇1000字的描述其工作的文章，由《科学》杂志编辑组成的独立评审委员会进行评选。乔卓然获得了3万美元的奖金，他的文章刊登在今天的《科学》印刷版和在线版上。
另一位校友阿迪蒂亚·奈尔（Aditya Nair，2025届博士）目前是加州理工学院和斯坦福大学的博士后研究员，同时也是美国国立卫生研究院BRAIN计划的神经人工智能早期职业学者，他获得了该奖项的两个亚军之一。奈尔正在利用人工智能和神经成像领域的突破，揭示神经元相互作用时产生的隐藏的合唱和和声。他的研究表明，这些相互作用形成了持久的自我维持模式，可以独立于任何单个神经元活动，编码和调节长期的心理或情绪状态，如觉醒、愤怒或饥饿。他的模型还揭示，这些长期的网络效应是由缓慢作用的神经肽介导的，使它们在时间上更加稳健。
在加州理工学院，奈尔在戴维·安德森（David Anderson）实验室学习，戴维·安德森是西摩·本泽生物学教授、霍华德·休斯医学研究所研究员，同时也是加州理工学院陈天桥和雒芊芊神经科学研究所的主任和领导主席。
乔卓然和奈尔，以及入围决赛的比利时弗兰德斯海洋研究所的阿莉泽·鲁贝尔（Alizée Roobaert），将于今年秋季在旧金山举行的首届陈天桥和雒芊芊人工智能加速科学研讨会上展示他们的研究成果。
加州理工学院于2016年通过慈善家陈天桥和雒芊芊夫妇1.15亿美元的捐赠，设立了陈天桥和雒芊芊神经科学研究所。
【全文结束】
