鄭理鼓掌道：“很好。”

    其實計算生物學的進化路線, 和現代法師的研究有很多相似之處。

    法師們通過生物云的高頻計算能力，對基因、蛋白質等構成生命的基本要素進行定性定量分析。

    法師們的優勢不僅在碳基計算機的運算能力和上限比硅基更高，而且來源于他們可以直接通過意志干涉物質世界。

    能有更多的特殊樣本和針對性誘導樣本進行研究。

    鄭理繼續問道：“其實你們目前主要使用的還是神經網絡對吧？”

    “卷積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼機這些。”

    研發主管深知鄭理的科研能力和所涉及領域之廣泛，因此對于鄭理一語把他們的關鍵點透絲毫不意外：

    “是的，主要還是神經網絡在計算生物領域的應用。”

    涉及到研發層面，鄭理從來都是有話直說：

    “深度學習在計算生物層面的應用很早之前就開始了。”

    “Bengio早在2012年就開始用神經網絡研究基因組學和生物圖像分析，將序列變異和分子特征聯系到一起了。”

    “也就是說我們使用的技術，如果是外行來聽，會覺得很先進，深度學習、人工智能，但是實際上這已經是十年前別人就在玩的東西。”

    “我們自己有什么突破？別告訴我只是把別人的方法拿來用。”

    “如果只是做到這個程度”

    鄭理沒說完，他轉頭看向李渺渺：“渺渺，江城研發中心每年投入的預算是多少？”

    李渺渺不假思索道：“今年給他們編的預算是17.4億元。”

    鄭理點頭道：“好的，如果你們只是這個水平，那今年的預算把零頭砍掉。”