案例 1：谷歌 DeepMind 的 AlphaFold
🔗DeepMind 网站（https://deepmind.com/）↗
AlphaFold 是一款人工智能系统，可以预测蛋白质的 3D 结构。这对于药物发现和疾病治疗具有重大意义，因为蛋白质在许多生物过程中发挥着至关重要的作用。AlphaFold 已被用于预测数百万种蛋白质的结构，这有助于科学家更好地了解疾病并开发新的治疗方法。
案例 2：IBM 的 Watson for Oncology
🔗IBM Watson Health 网站（https://www.ibm.com/watson-health/oncology/）↗
Watson for Oncology 是一款人工智能系统，用于帮助医生诊断和治疗癌症。Watson 可以分析患者的医疗数据，识别模式和趋势，并提供治疗建议。这有助于医生制定更个性化和有效的治疗计划，从而提高患者的预后。
案例 3：微软的 AI for Earth
🔗微软 AI for Earth 网站（https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth/）↗
AI for Earth 是微软的一个倡议，旨在利用人工智能来解决环境问题。该计划支持使用人工智能来监测气候变化、保护生物多样性和管理水资源的项目。例如，微软与国家地理学会合作，使用人工智能来跟踪和保护濒危物种。
案例 4：联合国儿童基金会的数据科学创新
🔗联合国儿童基金会数据科学创新网站（https://www.unicef.org/innovation/data-science-innovation/）↗
联合国儿童基金会使用人工智能来解决全球儿童面临的挑战，例如贫困、疾病和教育不平等。该组织使用人工智能来分析数据、识别趋势并预测需求。例如，联合国儿童基金会使用人工智能来预测自然灾害的风险，以便为受影响的社区提供及时的援助。
案例 5：无国界医生组织的 AI for Good
🔗无国界医生组织 AI for Good 网站（https://www.msf.org/ai-for-good）↗
无国界医生组织使用人工智能来改善其医疗工作，例如诊断疾病、提供远程医疗服务和管理供应链。该组织使用人工智能来开发创新解决方案，以应对人道主义危机和医疗保健挑战。例如，无国界医生组织使用人工智能来开发一款应用程序，可以帮助社区卫生工作者诊断疟疾。
案例 6：AI辅助教育——Duolingo 的语言学习平台
🔗Duolingo Blog（https://blog.duolingo.com）↗
Duolingo 是一家提供免费语言学习服务的公司，通过游戏化设计和科技手段让全球数百万用户享受到有趣且高效的学习体验。Duolingo运用机器学习算法个性化适配课程内容, 根据用户进度和学习效率调整教材难易度和复习频率。此外, 它利用自然语言处理（NLP）技术评估用户在口语练习中的表现，并给出反馈建议。
案例 7：预测性公共安全——PredPol 的犯罪预测系统
🔗Los Angeles Times Report on PredPol（https://www.latimes.com）↗
创新使用数据分析来帮助警察部门更有效地部署资源并预防犯罪发生。该系统通过历史犯罪数据、时空模式等因素构建算法模型，在特定区域内预测未来可能发生犯罪事件概率高低。这种基于风险评估而非个人身份背景进行巡逻规划方法有力支持了执法公正性与效率提升。
案例8：清洁能源优化——DeepMind 在风电场管理中的运用
🔗DeepMind Blog（https://deepmind.com/blog/article/deepmind-ai-for-wind-power）↗
Google与DeepMind合作开发了一套系统，利用机器学习除去天气预报数据优化Google旗下风电场功率输出计划。借助精确预测接下来几小时甚至天内电力生成量，使得风电成为更可靠、稳定清洁能源供给选项之一；结果显示总功率值验证精度提升约20%以上。
