姑且，新冠宏病毒在寰宇已開辟8700萬例病例，喪失人頭勝過188萬，其中美利堅合眾國喪失人頭勝過40萬。它妨礙了很多國家的社會、金融和政治結構。

但邇來，南加州大學的接收共青團和少先隊在一份表明中稱，她們應用報酬智能本事開辟了一種本事，無妨加速疫苗領會，并無助于于找到湮沒的最佳堤防性藥物安排。

這種本事特殊適用于領會宏病毒的湮沒突變，保人們無妨連忙找到最好的疫苗，這種處治安置使生人在草率貫串衍化的時尚癥上面具備洪大優勢。該接收稱，她們的板滯深造模型無妨在幾秒或幾秒鐘內舉行疫苗安置周期，而此前的疫苗安置周期保持長達數月或數年。

南加州大學的接收作者保羅表露:“這種報酬智能框架，無妨在幾秒鐘內需要候選疫苗，并在不熏陶寧靖性的局面下連忙將疫苗推向臨床觀察，以舉行堤防性醫術安排。其余，當新冠宏病毒辭世界各地暴發突變時，我們無妨應用這一點來輔助各地勝過草率變異局面。”該接收稱，當應用到開辟COVID-19的SarS-CoV-2宏病毒時，安置機模型連忙廢黜了95%大約安排病原的復合物，并找到了最佳沿用。

這種本事在大時尚的這個階段越發靈驗，因為冠狀宏病毒辭世界各地的人群中發源變異。一些科學家擔心，這種突變大約會誹謗姑且正在分別的疫苗的有效性。該接收稱，邇來在英國、南非和巴西展示的該宏病毒變種有如更大略傳播，這將連忙開辟更多的病例、喪失和住院。但花樣作者表露，縱然姑且的疫苗沒轍控宏病毒，大約需要新的疫苗來草率其他新展示的宏病毒，那么南加州大學的報酬智能輔助本事無妨用來連忙安置其他堤防體制。

接收估計，該本事無妨對數據匯合勝過70萬種各別的卵白質舉行透徹的探求。遏止人說:“倡議的疫苗安置框架無妨處治三種最常見察看到的突變，并夸大四處理其他湮沒的未知突變。”

這項接收的原始數據來自一個名為免疫性表位數據庫(IEDB)的巨型底棲生物動靜學數據庫，寰宇各地的科學家歷來在該數據庫中匯編對于新冠宏病毒和其他病癥的數據。IEDB囊括來嬌氣概3600種各別物種的60多萬個已知表位，以及宏病毒病原資源。

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