Alphabet 成立 Isomorphic Labs
发生了什么：由 Demis Hassabis 领导的新公司成立，尝试以 AI-first 方式重构药物发现。
为什么重要：AlphaFold 的科学成功开始转化为面向治疗研发的独立商业组织。
在已知晶体上训练的模型给没试过的元素组合排序，排第五的 Li-Sn-S-Cl 产出一种新的锂离子导体
发生了什么：利物浦大学的 Andrij Vasylenko、Matthew J. Rosseinsky 等人用无机晶体结构数据库里的 2021 个四元物相训练变分自编码器，给没探索过的元素组合按“可能有新化合物”的程度排序。他们选了排第五的 Li-Sn-S-Cl（也考虑了其母体化合物的电导率），用结构预测瞄准合成，做出 Li3.3SnS3.3Cl0.7，室温体相电导率 3.2 x 10^-5 S/cm。
为什么重要：模型帮着挑选了要试的化学体系，这个体系里也确实有新化合物。但它没有找到更好的导体：论文自己说新材料的电导率略低于已知的 Li4SnS4，最终决定由研究者做出，而且只用已存在的化合物训练的模型无法排除其他选择。制备和测量都是同一支团队做的。
AlphaFold 蛋白质结构数据库上线
发生了什么：首个版本提供约 35 万个可检索的预测结构，包括人类蛋白质组。
为什么重要：模型推理被预先计算成公共资源，研究者无需自行运行模型即可使用。
AlphaFold 2 论文发表并开放源代码
发生了什么：CASP14 结果背后的架构、代码和方法正式向科研社区开放。
为什么重要：这项突破开始从一次演示变成可共享的科研基础设施。
机器学习把利物浦一个实验室引向钡钇钛酸盐，他们在那里做出的新氧化物，热导率是第一过渡系金属氧化物里报道过的最低值
发生了什么：Christopher M. Collins、Matthew J. Rosseinsky 等人用计算出的探针结构勾画 Y-Sr-Ti-O 和 Ba-Y-Ti-O 体系，再用随机森林和神经网络的热导率模型选出一块预测约 7 W/mK 的区域（其他区域约 16）。他们在那里做出非周期但长程有序的钛酸盐 Ba10Y6Ti4O27，298 K 实测热导率 0.715 W/mK。
为什么重要：模型指向的是一块区域，不是这个化合物：论文说它的非周期结构和训练集里的任何结构都不一样，所以这个最低值来自化学家在模型选出的区域里继续搜索。制备和测量都是同一支团队做的；低热导是隔热涂层和热电材料需要的性质。