AI驅動藥物、蛋白質與材料設計工作流程系列線上研討會
Webinar Series : AI-driven Workflows In Drug, Protein, And Materials Design
Live | English | 4 Sessions
June 5-26, 2026
View Series : https://events.3ds.com/apac-ai-driven-series
Accelerating Generative Drug Discovery with BIOVIA GTD + NVIDIA MolMIM
（June 5）9:00 AM - 11:00 AM
透過 BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD) 與 NVIDIA MolMIM 生成式 AI 的整合，加速小分子藥物設計與研發流程。
內容聚焦於如何運用生成式 AI 探索廣大的化學空間、進行 AI 驅動的虛擬篩選，並結合結構式建模技術優化候選化合物。同時涵蓋 GTD 在多參數優化（Multi-parameter Optimization）上的應用，包括分子對接 (molecular docking)、藥效基團 （pharmacophore）、ADME、藥物動力學（PK）、藥效學（PD）及生物可用率 (bioavailability)，協助研究人員更快速設計具潛力的藥物候選物。
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AI Driven Protein Design
（June 12）9:00 AM - 11:00 AM
生成式 AI 與機器學習 (Machine Learning) 正快速改變蛋白質結構研究的方式。
本場次將介紹 OpenFold、AlphaFold 等先進演算法，如何加速複雜蛋白質結構的預測與建模，並說明如何透過 BIOVIA Discovery Studio Simulation，將 AI 預測的蛋白質結構結果，進行後續的結構分析、模型優化與功能評估，提升蛋白質設計與研究效率。
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Materials Design
（June 19）9:00 AM - 11:00 AM
深入解析材料在原子與分子層級的結構，如何影響其物理和化學性質。
內容涵蓋 BIOVIA Materials Studio 在材料設計與分析上的核心功能，包括 Materials Studio Visualizer 的操作和建模，以及高分子材料、晶體、奈米材料與介觀結構的建模流程。
同時介紹多種材料模擬方法，包含多尺度建模、量子力學、分子力學 （Molecular Mechanics）、介觀模擬與建模 (Mesoscopic Modeling)，協助研究人員進行有效且精準的材料設計與分析。
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AI with BIOVIA Pipeline Pilot: Leveraging Large Language Models
（June 26）9:00 AM - 11:00 AM
以低程式碼方式，將 AI 與機器學習導入資料分析流程。
本場次將說明如何在 BIOVIA Pipeline Pilot 中，結合視覺化流程設計與最少量腳本進行資料準備、處理與分析，並運用內建的 AI / ML 元件（包含大型語言模型LLMs）建立預測模型。透過實際流程示範，展示如何將原始資料轉化為可行動的方案，加速研究與商業決策。
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