AI在农业领域的应用正日益增多，涉及到多个方面，包括作物育种、土壤管理、灌溉、肥料使用、病虫害防治、收获时间预测、机械收割、无人机监控、云数据共享等 。AI技术通过提高农业生产的智能化和自动化水平，有助于解决农业现代化发展中遇到的诸多问题，如组织化程度不高、科技与创新能力欠缺、数字化体系建设不完善等 。
特别地，AI在蛋白设计方面的应用为农业带来了新的机遇。例如，AI可以用于从头设计具有全新功能的蛋白质，这些蛋白质可以用于生物农业，提高作物的抗病性、适应性或营养价值 。分子之心的NewOrigin（达尔文）大模型就是一个例子，它能够根据产业应用需求定制功能性蛋白质，已经在农业等领域取得突破 。此外，天鹜科技利用AI蛋白质设计平台AccelProtein™，在医药和合成生物学领域进行布局，其技术在提升蛋白质的活性、稳定性、选择性、特异性等方面具有潜力，这些应用未来也可能扩展到农业领域 。
综上所述，AI技术在农业中的应用前景广阔，特别是在蛋白设计方面，为提高作物性能和农业生产效率提供了新的可能性。随着技术的不断进步和应用的深入，预计AI将在推动农业现代化和可持续发展方面发挥更加重要的作用。
chatgpt引发的范式转移涉及各个行业，过去两周在蛋白质结构预测和合成又有大量突破。用于生成漂亮图片的AI也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质。这意味着能够以更快速度开发药物用于治疗癌症、制造胰岛素、治疗多发性硬化症和管理自身免疫性疾病等。过去两周在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面ai的重大进展：1、AlphaFold是一种在蛋白质结构预测方面表现出色的AI系统，由DeepMind开发，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。2、Meta的蛋白质结构预测ai模型：ESMFold，截至目前已经进行了7亿次预测3、多伦多大学研究人员开发了一种新的AI系统，利用类似stable diffusion，midjourney的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。4、华盛顿大学的David Baker教授的团队开发了基于DALL-E的人工智能系统RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。5、洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。6、在surrey大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。
人物：克里斯·诺恩（Chris Norn）职业：华盛顿大学的研究员两年前，研究人员破解了使用AI预测蛋白质形状的代码。创造新的蛋白质是一项关键的科学事业：过去，人类已经能够为糖尿病患者制造胰岛素类似物和能够抵抗癌症的免疫细胞。但这很难——创造一个新的蛋白质需要确定氨基酸序列将如何折叠成最终的分子结构，以确定蛋白质实际功能。诺恩先生说：「在此之前，我们必须先绘制出我们想要的新蛋白质的蓝图，然后我们会花费很多时间让计算机生成示例，很少有这些示例能够成功。」现在，AI可以做到这一点。他最近使用它创造了一种类似萤火虫的发光蛋白质，其他研究人员也已经在寻找治疟疾疫苗和帕金森病研究中使用了AI。「我们每天只能测试那么多的假设，我可能有一个想法，也许是一个特定结构的蛋白质，我没有记住所有的蛋白质结构，但算法已经记住了它们，它已经查看了所有结构，并为如何组装新结构制定了一般规则，这真是太神奇了！」他已经从事蛋白质研究有十年了，他说这是他迄今为止效率最高的方法。「这很疯狂，一切都变得更容易了」?
我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。