外面现在已经狂风鼓荡,但是处于飓风中心的杨平却显得十分淡定,他不急不躁,稳步前进。
科学研究不能急躁,只能够按照它的客观规律推进,有时候太过急躁反而容易误事。
他研究问题并不是从表面上着手,而是直达问题的根本。要绕开现有的科研基础工具,必须对核心方法进行重构。就像交通工具一样,当你无法在燃油发动机技术上超过对方的时候,你必须对汽车动力技术重构--使用电动
机,这就是新能源汽车的基本逻辑。在燃油发动机领域想推翻别人一百多年建立的技术壁垒,这是不可能的,但是重构动力技术就不一样,这不是弯道超车,而是替代,是另选赛道。
杨平现在就是要替代,要另选赛道,要对研究目标、途径以及工具进行重构,而不是在别人的圈子里拼命追赶。他给实验团队发出的邮件,如同在迷雾中投下的几颗璀璨照明弹,瞬间为陷入僵局的团队成员指明了前进的方
向,这条路是全新的,是他们以前从未想象过的路径。
这些邮件内容详尽、思路之奇诡、可行性之高,让何子健、王超等人在仔细阅读时,几乎不敢相信自己的眼睛。
他们以前也有所耳闻,传说杨教授创新能力极强,思路天马行空,对科研方向的把握又极其精准,提出的方案可行性极高,按照他的思路去实验,几乎很少走弯路,现在他们是真正见识到杨教授这种神乎其神的能力,天才二
字在他们心中已经具象化。
“教授......这是怎么做到的?”何子健盯着屏幕上那套全新的AI蛋白质设计参数集,嘴里喃喃自语。这套参数完全跳出了他所熟悉的商业软件框架,仿佛是从一个更高的维度,直接勾勒出蛋白质分子在能量与功能之间的最优平
衡点。他尝试着将几个之前卡住的设计序列代入这套新参数,南都医大数字医学中心提供的算力资源立刻给出了令人振奋的结果??设计出的虚拟蛋白结构更加稳定,与目标受体的预估结合能显著提升。、
什么事降维打击,这就是降维打击,杨教授的思路与现有的技术路径不在一个维度上。
王超收到的是微型化生物传感器的改进蓝图,里面甚至包含了针对国产激光器特定波长优化的探针分子结构建议,以及一套堪称“鬼斧神工”的信号处理算法核心逻辑。
“妙啊!”他拍案叫绝,“用这种数字锁相放大技术结合小波变换降噪,理论上真能把我们那台‘破烂‘设备的灵敏度推进到皮摩尔级别!杨老师连这个都懂?”
王超感叹杨教授的知识面广,这是看过多少专著多少论文才有这样的深厚知识功底,难以想象。他不仅对医学知识研究极深极广,而且对相关的工具知识也是极富造诣。
楚晓晓拿到的是AI图像识别替代复杂流式panel的方案,附带了详尽的模型训练数据规范。她立刻与数字医学中心的算法工程师合作,按照规范开始构建数据集,训练专用的卷积神经网络模型。
刘阳则根据杨平提供的酶工艺关键控制节点,重新调整了发酵和纯化流程,效率肉眼可见地提升。
蒋季同手中的国内替代试剂设备清单和性能评估标准,更是成了整个项目的“采购指导”,大大缩短了物料设备寻找和验证周期。
杨平没有解释这些方案的来源,团队成员也默契地不去追问。因为在他们心中,杨教授已经有过这样的先例,对科研的把握极其精准,让人叹为观止,他就是有这样的天赋。
在巨大的压力和共同的目标下,一种被激发出的近乎狂热的创造力和斗志,在实验室里弥漫开来。
尽管有杨教授的方案指引,现实世界的攻坚之路依然布满了荆棘,因为杨教授只是提供一个思路,虽然这个思路非常具体,但是后续的很多工作需要他们一项一项去完成。
王超小组的微型生物传感器是第一个硬骨头。按照杨平的蓝图,他们需要将国产的激光器、光电倍增管和自制的微流控芯片集成到一个巴掌大的装置里。光学对准、流体控制、信号干扰......每一个环节都问题百出。
“王博士,背景噪音又超标了!”一个研究员盯着屏幕上剧烈跳动的基线,沮丧地说。
王超想起杨平邮件里提到过的“电磁屏蔽与接地策略优化”,深吸一口气:“拆!把所有接口重新检查一遍,屏蔽层加厚,单独拉一条地线。算法组准备,等信号稳定一点就把杨教授给的降噪算法叠加上去!”
一次又一次的失败,一遍又一遍的调整。实验室的角落里堆满了废弃的芯片和电路板。但在杨平那近乎“预言”般的指导下,他们避开了许多致命的弯路。终于,在经历了数十次失败的尝试后,示波器上捕捉到了一个微弱但清
晰的特异性结合信号!
“出来了!皮摩尔级别!我们做到了!”实验室里爆发出激动的欢呼。这台看起来有些粗糙的“拼凑”装置,其核心性能指标,竟然真的触摸到了被封锁进口设备的门槛。这不仅是技术的突破,更是信心的重塑。
楚晓晓那边的AI图像识别之路同样不平坦。最初的模型在识别细胞亚群时,准确率惨不忍睹。国产成像系统拍摄的图片分辨率相对较低,噪声也更明显。
“这机器拍的图片,人眼都分不清,AI怎么学得会?”一个学生抱怨道。
楚晓晓却想起了杨平文档中的一句话:“我们不需要复制进口设备的海量数据,而是要教会AI抓住最关键的特征。在数据荒漠里,算法的智慧比数据的堆砌更重要。”
她带领团队与算法工程师一起,对图像进行预处理增强,同时根据杨平提供的“关键生物标志物”指导,重新标注训练数据,引导AI关注那些真正决定免疫激活状态的细微形态和荧光模式变化。经过无数次的迭代训练,那个C
NN模型开始展现出令人惊讶的“悟性”。它甚至能从一堆看似杂乱的信号中,精准地揪出那些具有潜力的目标细胞,其筛选效率和准确性,竟然慢慢逼近了之前需要依赖复杂多色panel和高端流式细胞仪才能达到的水平。
所以,路径的改变非常重要,但是开辟新的路径谈何容易。
刘阳的自研酶体系也取得了阶段性成功。在杨平指出的关键控制节点指导下,他们成功表达并纯化出了活性合格的通用酶,成本仅为进口产品的十分之一。虽然批次间稳定性还需要进一步提升,但这意味着在最基础的“弹
药”供应上,他们开始摆脱了卡脖子的风险。
何子健的设计工作更是如虎添翼。新的AI设计模块不断产出着优化后的候选分子序列,这些序列被迅速交给王超的传感器进行初步互作验证,再交由楚晓晓的AI模型进行细胞水平的功能筛选。一个虽然简陋,但完全自主运行
的“设计-验证-筛选”内循环,正在实验室里艰难而坚定地运转起来。
现实世界的进展,反过来又为杨平在系统空间中的优化提供了最宝贵的“实战”数据。
毕竟杨平在系统空间的实验是非常自由的,而现实世界会遇上各种客观条件的限制,所以杨平也没有闲着,随时依据他们在现实中遇到的困境进行调整优化。