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‘赵辉敏’新闻 2个
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未来生物科技：AI设计实验，机器人执行的‘自主实验室’人工智能（AI）设计实验，机器人执行的‘自主实验室’和利用活肌肉运动的‘生物混合机器人’被认为将成为未来生物产业的核心。然而，确保高质量实验数据和防止技术滥用的国际安全机制仍然是亟待解决的问题。赵辉敏（Huimin Zhao）教授和竹内翔司（Shoji Takeuchi）教授于1日在济州国际会议中心举行的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’上通过记者会对AI与生物技术融合的未来进行了分析。 ◇ “AI生物工厂降低准入门槛，缩短开发周期”合成生物学和酶工程领域的专家赵辉敏教授强调，AI正在大幅降低生物工厂的门槛。生物工厂是将基因设计、制造和测试等生物研究过程自动化的设施。赵教授表示：“过去，使用生物工厂需要至少几个月的培训，我的实验室学生也不例外。现在可以通过自然语言与AI对话设计实验工作流程，AI也能告诉我们是否可以在生物工厂中执行。”他补充道：“下一步是AI与机器人直接联动的‘物理AI’。”他还预测，产业的影响力将非常大。他指出：“酶和微生物已经广泛应用于化学物质和洗涤剂等，但由于生物系统的设计和改良困难，应用范围受到限制。通过AI驱动的生物工厂显著缩短开发周期，可以非常快速地开发抗体等基于蛋白质的药物。”赵教授认为：“韩国在政府支持下正在扩展生物工厂，具备了相应的资源。”他强调：“现在需要优先考虑如何将AI整合到生物工厂中，这就是韩国面临的机会。”AI新药和生物研究的最大障碍是‘数据’问题。赵教授指出：“在AI的核心要素中，算法、计算和数据，科学研究中数据是最大的限制因素。文献中的数据往往缺乏失败结果，且难以复现，因此不易直接用于AI学习。”他建议：“如果能标准化机器人生成的数据，就可以将多个机构的数据结合起来，因此自主实验室是解决方案。”他还警惕技术滥用的问题。他表示：“监管不应过于严格以至于阻碍发展，但政府的监督是必不可少的。”他指出：“自主实验室与计算机中的AI不同，在物理世界中进行生物实验可能会产生额外的安全问题。”因此，赵教授建议“需要国际共识”。有观点认为，AI的快速发展可能会取代研究人员。对此，赵教授表示：“现在分子生物学领域的学生大约有一半的时间用于制作质粒等重复性工作。这些工作可以交给机器人，而研究人员将挑战过去技术限制无法触及的更复杂问题。”他对此表示乐观。 ◇ “肌肉机器人运行100天……需要‘活的AI’”生物混合机器人领域的先驱竹内教授在此次学术大会上介绍了利用活肌肉的研究成果和面临的挑战。他将肌肉组织的寿命视为最大的挑战。竹内教授表示：“我们已经获得了肌肉运行约100天的数据。要延长寿命，需要实现像真实肌肉一样受损肌纤维自我再生的‘更替’机制。”他还提出了医疗领域的应用可能性。他表示：“将活肌肉驱动的生物混合手与患者的神经或肌肉连接，可以在不需要电源或电动机的情况下运作，这样就不需要更换电池，且重量轻，对患者非常有用。”他补充道：“三维构建的组织也可以用于再生医学和药物测试模型。”不过，这仍然是研究阶段的应用构想。在传感器领域，他介绍了实现‘狗的鼻子’的技术。竹内教授表示：“嗅探犬的集中时间仅为5到10分钟。如果将狗的嗅觉功能植入机器人，就可以进行长时间的检测，并可用于疾病的早期诊断。”竹内教授提出AI与生物融合的下一阶段是‘活的AI（living AI）’。他强调：“现在的物理AI已经发展到可以让人形机器人跳舞和奔跑，但如何控制活肌肉和神经系统仍然未知。下一代物理AI必须理解和控制生物组成部分。”此次学术大会以‘AI STAR（AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术）’为主题，持续三天，至2日结束。来自国内外的2000多名生物技术专家参加，33个专业会议上将发布900多项研究成果。
2026-10-02 17:00:00 -
人工智能改变生物产业……全球生物学专家齐聚济州全球四位顶尖学者与2000多名国内外生物工程专家齐聚济州，讨论人工智能（AI）与生物技术的融合及可持续生物产业的未来。 韩国生物工程学会将在济州国际会议中心举办为期三天的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’，会议将于10月2日结束。此次以‘AI STAR（AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术）’为主题的研讨会，预计将有2000多名来自国内外的生物工程领域专家参加。33个专业分会将发布900多篇最新研究成果，同时还将举行生物企业和研究机构参与的展览。 开幕式上，美国伊利诺伊大学（UIUC）的赵辉敏教授、日本东京大学的竹内昌司教授、美国麻省理工学院（MIT）的格雷戈里·斯特法诺普洛斯教授以及首尔大学的石差玉教授将发表主旨演讲。 赵教授将介绍合成生物学、酶工程和生物工厂领域的研究成果，主要讲述从诱导进化到基于AI的自主实验的合成生物学变革，以及人工酶设计、基于AI的酶与代谢工程、自主型生物工厂的构建等主题。 竹内教授将探讨将活细胞和组织与工程系统结合的生物混合技术，介绍3D组织制作、生物混合机器人、基于细胞的生物传感器等组织工程和生物混合系统的最新研究。 在代谢工程领域的专家斯特法诺普洛斯教授将提出以可持续性为中心的未来生物技术发展方向，并讨论AI、下一代传感器及在非常规条件下的生物过程对工业和医疗生物技术的影响。 石差玉教授将以AI为基础的蛋白质和分子设计及新药开发为主题进行演讲，介绍蛋白质结构预测和蛋白质-抗体设计技术的发展，并提出AI在理解生命现象和设计实验方面作为科学发现的伴侣的潜力。 学术项目将广泛涵盖AI、合成生物学、生物制造、精准医疗等前沿生物领域。 参与的韩国和台湾研究团队将在联合国际研讨会上讨论通过AI与生物技术的融合实现可持续创新的方案。同时，还将设置关于酶工程、合成生物学、无细胞合成生物学、微生物与酶工程、C1气体利用、下一代微生物工程等主题的国际分会。 基于生物工厂的可持续航空燃料（SAF）生产技术、基于智能材料的纳米生物技术和纳米医学、细胞微环境控制技术等也将成为主要议题。 在国内分会中，将讨论基于数字转型的细胞培养工程、温室气体减排生物技术、细胞与基因治疗及精准传递技术、蛋白质纳米笼工程、可持续生物资源全流程评估（LCA）等内容。在基于AI的生物制造分会中，将探讨从酶设计到生物过程数字双胞胎等应用于工业现场的技术。 由韩国科学记者协会与韩国生物工程学会共同举办的特别媒体分会将围绕科学报道的伦理、生物钟与健康衰老、科学技术的公众沟通与科学传播等主题进行讨论。 韩国生物工程学会会长韩成玉表示：“此次学术大会是通过AI与生物技术的融合，探索可持续先进生物技术创新方向的知识共享平台。”并表示：“通过世界顶尖学者的演讲和产学研交流，将为韩国生物产业的飞跃做出贡献。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-10-01 17:04:00
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未来生物科技：AI设计实验，机器人执行的‘自主实验室’
人工智能（AI）设计实验，机器人执行的‘自主实验室’和利用活肌肉运动的‘生物混合机器人’被认为将成为未来生物产业的核心。然而，确保高质量实验数据和防止技术滥用的国际安全机制仍然是亟待解决的问题。赵辉敏（Huimin Zhao）教授和竹内翔司（Shoji Takeuchi）教授于1日在济州国际会议中心举行的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’上通过记者会对AI与生物技术融合的未来进行了分析。 ◇ “AI生物工厂降低准入门槛，缩短开发周期”合成生物学和酶工程领域的专家赵辉敏教授强调，AI正在大幅降低生物工厂的门槛。生物工厂是将基因设计、制造和测试等生物研究过程自动化的设施。赵教授表示：“过去，使用生物工厂需要至少几个月的培训，我的实验室学生也不例外。现在可以通过自然语言与AI对话设计实验工作流程，AI也能告诉我们是否可以在生物工厂中执行。”他补充道：“下一步是AI与机器人直接联动的‘物理AI’。”他还预测，产业的影响力将非常大。他指出：“酶和微生物已经广泛应用于化学物质和洗涤剂等，但由于生物系统的设计和改良困难，应用范围受到限制。通过AI驱动的生物工厂显著缩短开发周期，可以非常快速地开发抗体等基于蛋白质的药物。”赵教授认为：“韩国在政府支持下正在扩展生物工厂，具备了相应的资源。”他强调：“现在需要优先考虑如何将AI整合到生物工厂中，这就是韩国面临的机会。”AI新药和生物研究的最大障碍是‘数据’问题。赵教授指出：“在AI的核心要素中，算法、计算和数据，科学研究中数据是最大的限制因素。文献中的数据往往缺乏失败结果，且难以复现，因此不易直接用于AI学习。”他建议：“如果能标准化机器人生成的数据，就可以将多个机构的数据结合起来，因此自主实验室是解决方案。”他还警惕技术滥用的问题。他表示：“监管不应过于严格以至于阻碍发展，但政府的监督是必不可少的。”他指出：“自主实验室与计算机中的AI不同，在物理世界中进行生物实验可能会产生额外的安全问题。”因此，赵教授建议“需要国际共识”。有观点认为，AI的快速发展可能会取代研究人员。对此，赵教授表示：“现在分子生物学领域的学生大约有一半的时间用于制作质粒等重复性工作。这些工作可以交给机器人，而研究人员将挑战过去技术限制无法触及的更复杂问题。”他对此表示乐观。 ◇ “肌肉机器人运行100天……需要‘活的AI’”生物混合机器人领域的先驱竹内教授在此次学术大会上介绍了利用活肌肉的研究成果和面临的挑战。他将肌肉组织的寿命视为最大的挑战。竹内教授表示：“我们已经获得了肌肉运行约100天的数据。要延长寿命，需要实现像真实肌肉一样受损肌纤维自我再生的‘更替’机制。”他还提出了医疗领域的应用可能性。他表示：“将活肌肉驱动的生物混合手与患者的神经或肌肉连接，可以在不需要电源或电动机的情况下运作，这样就不需要更换电池，且重量轻，对患者非常有用。”他补充道：“三维构建的组织也可以用于再生医学和药物测试模型。”不过，这仍然是研究阶段的应用构想。在传感器领域，他介绍了实现‘狗的鼻子’的技术。竹内教授表示：“嗅探犬的集中时间仅为5到10分钟。如果将狗的嗅觉功能植入机器人，就可以进行长时间的检测，并可用于疾病的早期诊断。”竹内教授提出AI与生物融合的下一阶段是‘活的AI（living AI）’。他强调：“现在的物理AI已经发展到可以让人形机器人跳舞和奔跑，但如何控制活肌肉和神经系统仍然未知。下一代物理AI必须理解和控制生物组成部分。”此次学术大会以‘AI STAR（AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术）’为主题，持续三天，至2日结束。来自国内外的2000多名生物技术专家参加，33个专业会议上将发布900多项研究成果。
2026-10-02 17:00:00 -
人工智能改变生物产业……全球生物学专家齐聚济州
全球四位顶尖学者与2000多名国内外生物工程专家齐聚济州，讨论人工智能（AI）与生物技术的融合及可持续生物产业的未来。 韩国生物工程学会将在济州国际会议中心举办为期三天的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’，会议将于10月2日结束。此次以‘AI STAR（AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术）’为主题的研讨会，预计将有2000多名来自国内外的生物工程领域专家参加。33个专业分会将发布900多篇最新研究成果，同时还将举行生物企业和研究机构参与的展览。 开幕式上，美国伊利诺伊大学（UIUC）的赵辉敏教授、日本东京大学的竹内昌司教授、美国麻省理工学院（MIT）的格雷戈里·斯特法诺普洛斯教授以及首尔大学的石差玉教授将发表主旨演讲。 赵教授将介绍合成生物学、酶工程和生物工厂领域的研究成果，主要讲述从诱导进化到基于AI的自主实验的合成生物学变革，以及人工酶设计、基于AI的酶与代谢工程、自主型生物工厂的构建等主题。 竹内教授将探讨将活细胞和组织与工程系统结合的生物混合技术，介绍3D组织制作、生物混合机器人、基于细胞的生物传感器等组织工程和生物混合系统的最新研究。 在代谢工程领域的专家斯特法诺普洛斯教授将提出以可持续性为中心的未来生物技术发展方向，并讨论AI、下一代传感器及在非常规条件下的生物过程对工业和医疗生物技术的影响。 石差玉教授将以AI为基础的蛋白质和分子设计及新药开发为主题进行演讲，介绍蛋白质结构预测和蛋白质-抗体设计技术的发展，并提出AI在理解生命现象和设计实验方面作为科学发现的伴侣的潜力。 学术项目将广泛涵盖AI、合成生物学、生物制造、精准医疗等前沿生物领域。 参与的韩国和台湾研究团队将在联合国际研讨会上讨论通过AI与生物技术的融合实现可持续创新的方案。同时，还将设置关于酶工程、合成生物学、无细胞合成生物学、微生物与酶工程、C1气体利用、下一代微生物工程等主题的国际分会。 基于生物工厂的可持续航空燃料（SAF）生产技术、基于智能材料的纳米生物技术和纳米医学、细胞微环境控制技术等也将成为主要议题。 在国内分会中，将讨论基于数字转型的细胞培养工程、温室气体减排生物技术、细胞与基因治疗及精准传递技术、蛋白质纳米笼工程、可持续生物资源全流程评估（LCA）等内容。在基于AI的生物制造分会中，将探讨从酶设计到生物过程数字双胞胎等应用于工业现场的技术。 由韩国科学记者协会与韩国生物工程学会共同举办的特别媒体分会将围绕科学报道的伦理、生物钟与健康衰老、科学技术的公众沟通与科学传播等主题进行讨论。 韩国生物工程学会会长韩成玉表示：“此次学术大会是通过AI与生物技术的融合，探索可持续先进生物技术创新方向的知识共享平台。”并表示：“通过世界顶尖学者的演讲和产学研交流，将为韩国生物产业的飞跃做出贡献。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-10-01 17:04:00
